MocapNET

MocapNET 项目简介

MocapNET 是一项旨在通过单目RGB图像进行 3D 人体姿势估计的实时系统。该项目在 BVH 格式中提供人体姿势估测，其基础于对 2D 关节点的预测。

项目背景及发展

MocapNET 项目自发布以来经历了多个版本的更新与改进：

MocapNET v4：项目代码完全用 Python 重写，以便更好地服务社区。该版本支持从单目图像中提取 3D 注视点和 BVH 面部配置。
MocapNET v3：增加了手部姿态估计功能，并在多个重要会议中展示。
MocapNET v2：提高了姿态估计的精确度，并增加了对遮挡的鲁棒性，同时保持实时性能。具体来说，其在 H3.6M 数据集上的精度提升了 33%。
MocapNET v1：初始版本实现了基本的 3D 姿态估计。

项目特点

高性能和实时性：支持从单目 RGB 图像直接推断 3D 人体姿势，达到每秒 70 帧的速度，并且主要在 CPU 上执行。
便捷性：提供了一键 Google Collab 设置，使得快速测试方法变得简单易行。
广泛的应用：可用于创建 3D 动画、生成实验用 2D 数据集等。

技术亮点

创新的 2D 姿势表示：采用 NSRM 表示来构建更紧凑的模型。
人体方向分类器和神经网络组合：通过分解人体为上半身和下半身层次结构，支持在严重遮挡情况下的姿态恢复。
逆向运动学求解器：优化神经网络输出，以提供与目标人物肢体比例相一致的 3D 姿态估计。

开发与使用

MocapNET 支持在多种环境和平台上运行，包括 Linux 和 Windows（通过 Linux 子系统）。项目依赖的主要库包括 TensorFlow 和 OpenCV。项目代码和模型均可通过初始化脚本自动下载和配置，使得库的安装和配置过程相对简便。

此外，该项目还提供了对高准确性姿态估计的完整支持，特别是通过使用 OpenPose 生成的 2D JSON 文件来提高预测精度。此外，还支持自行生成用于研究的 BVH 训练数据集。

展望和持续改进

MocapNET 项目由一组活跃的开发者团队维护，并不断通过扩展功能和提高性能来响应学术界和工业界的需求。未来的发展包括进一步提高姿态估计的精确度，对更多的附件和复杂动作的支持，以及引入更多用户友好的特性。

**请引用以下著作来支持您的研究**：

- Qammaz, Ammar 和 Argyros, Antonis A，"Towards Holistic Real-time Human 3D Pose Estimation using MocapNETs"，发表于 BMVC 2021。
- Ammar Qammaz 和 Antonis A. Argyros，"Occlusion-tolerant and personalized 3D human pose estimation in RGB images"，发表于 ICPR 2020。
- Qammaz, Ammar 和 Argyros, Antonis A，"MocapNET: Ensemble of SNN Encoders for 3D Human Pose Estimation in RGB Images"，发表于 BMVC 2019。

利用该项目，各种涉及3D人体姿态估计的应用都可以获得显著提升，尤其是在实时性能和可用性方面。MocapNET 为研究人员和开发者提供了一个强大且灵活的工具，以探索 3D 动作捕捉和人工智能之间的结合。