Создание пайплайна Pose2Sim для 3D кинематики без маркеров
В этом руководстве мы создаем и запускаем полный пайплайн Pose2Sim на платформе Colab, чтобы понять, как работает 3D кинематика без маркеров на практике. Мы начинаем с настройки окружения, конфигурируем проект для безголового режима Colab, а затем проходим через этапы калибровки, 2D оценки позы, синхронизации, ассоциации людей, триангуляции, фильтрации, дополнения маркеров и кинематики на основе OpenSim.
По мере продвижения мы не только выполняем каждую стадию рабочего процесса, но и проверяем сгенерированные выходные данные, визуализируем траектории и углы суставов, а также изучаем, как каждый компонент помогает преобразовать сырые многокамерные видео в значимые биомеханические данные о движении.
Мы устанавливаем Pose2Sim, проверяем поддержку OpenSim, проверяем доступность GPU и затем копируем демонстрационный проект в рабочую директорию, чтобы работать с чистым набором данных примера. Также мы проверяем и модифицируем файл конфигурации, чтобы обеспечить бесперебойную работу рабочего процесса в безголовом окружении Colab с настройками, которые балансируют скорость, стабильность и удобство использования.
Полная установка окружения Pose2Sim в Google Colab позволяет убедиться, что все необходимые зависимости доступны для пайплайна. Мы обновляем файл Config.toml для выполнения в Colab, чтобы убедиться, что рабочий процесс работает гладко.
Эта процедура включает в себя калибровку камеры, которая преобразует параметры камеры (внутренние и внешние) в формат, пригодный для дальнейшей обработки. Каждый этап работы пайплайна имеет свои особенности, которые мы подробно рассматриваем, чтобы обеспечить успешное выполнение всех операций.
NVIDIA представила AITune: инструмент для оптимизации инференса моделей PyTorch
Alibaba представляет VimRAG: новый фреймворк для многомодального RAG
Похожие статьи
MIT создает многозадачные квантовые сенсоры для одновременного измерения
MIT разработали квантовые сенсоры, способные одновременно измерять несколько физических величин.
Google AI Research предлагает Vantage для оценки навыков сотрудничества и креативности
Google AI Research предлагает Vantage — систему для оценки устойчивых навыков.
Исследователи Meta AI и KAUST предлагают нейронные компьютеры
Исследователи Meta AI и KAUST представили концепцию Нейронных Компьютеров, которые объединяют вычисления, память и ввод-вывод.