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mannequinchallenge:推理代码和受过训练的模型,用于“通过观察冻结的人员来学习移动人员的深度”。
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2021-05-27
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人体模型挑战代码和训练有素的模型 该存储库包含针对模型的推理代码,该模型在CVPR 2019论文``引入了在人体模型挑战数据集上训练的模型。 这不是官方支持的Google产品。 设置 该代码基于PyTorch。 该代码已通过PyTorch 1.1和Python 3.6进行了测试。 我们建议设置一个virtualenv环境以安装PyTorch和其他必要的Python软件包。 可能会有所帮助(遵循步骤1和2)或遵循virtualenv文档。 设置并激活环境后,请安装必要的软件包: (pytorch)$ pip install torch torchvision scikit-image h5py 模型检查点存储在Google Cloud上,可以通过运行以下命令进行检索: (pytorch)$ ./fetch_checkpoints.sh 单视图推理 我们用于单视图推理的测试集是数
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mannequinchallenge-master.zip (47个子文件)
mannequinchallenge-master
fetch_tum_data.sh 762B
test_davis_videos.py 2KB
index.html 59B
test_tum.py 4KB
models
hourglass.py 6KB
__init__.py 0B
pix2pix_model.py 26KB
base_model.py 2KB
networks.py 24KB
www
download.html 4KB
index.html 5KB
people
noah.png 35KB
forrester.jpg 129KB
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richard.png 466KB
ga.js 968B
people.html 2KB
CONTRIBUTING.md 969B
LICENSE 11KB
thumbnails
9lzzVP9GXLA.jpg 13KB
IggIqNXfu_U.jpg 13KB
R4fyRpxFpcM.jpg 14KB
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n0wvCtS7xvA&t.jpg 8KB
Q6jJjakGzBw&t.jpg 40KB
YfaiLEOOrko&t.jpg 14KB
EamBNuHV_hY.jpg 10KB
_EPDu6TscEk.jpg 23KB
8V9rtN8ofDM.jpg 10KB
OI_7dCcsUVk.jpg 8KB
MjcQB6vQ-L0.jpg 14KB
README.md 273B
style.css 5KB
fetch_checkpoints.sh 1KB
CONTRIBUTING.md 840B
util
util.py 811B
LICENSE 11KB
options
train_options.py 4KB
base_options.py 6KB
README.md 3KB
test_data
test_tum_hdf5_list.txt 83KB
test_davis_video_list.txt 4KB
.gitignore 101B
loaders
__init__.py 0B
aligned_data_loader.py 2KB
image_folder.py 10KB
fetch_davis_data.sh 749B
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Jeckaijew
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