frankmocap

1. 配置和报错

1.1 模块缺失

ModuleNotFoundError: No module named ‘detectors.body_pose_estimator.pose2d_models’

下载问题，下载完之后该文件夹下面的东西l全部都在ightweight-human-pose-estimation.pytorch里面，只要在复制/移动出来就可以了

cd 到lightweight-human-pose-estimation.pytorch
cp -r  ./* /home/gameday/annotation/frankmocap-main/detectors/body_pose_estimator
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1.2 pkl文件不存在

Path ./extra_data/smpl//basicModel_neutral_lbs_10_207_0_v1.0.0.pkl does not exist!

我使用的版本是basicmodel_f_lbs_10_207_0_v1.1.0.pkl
有两种修改方式
（1）使用的对应的v1.0.0.
（2）修改代码
只要将frankmocap-main/bodymocap/body_mocap_api.py中第32行注释掉换成

smplModelPath = smpl_dir + 'basicmodel_neutral_lbs_10_207_0_v1.1.0.pkl'
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1.3 npy文件缺失

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory ‘extra_data/body_module/data_from_spin//J_regressor_extra.npy’

重新下载/frankmocap-main/scripts/download_data_body_module.sh
或者

wget http://visiondata.cis.upenn.edu/spin/data.tar.gz && tar -xvf data.tar.gz && rm data.tar.gz
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将解压后文件夹移动到frankmocap-main/extra_data/body_module/data_from_spin

1.3 sklearn模块缺失

ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn’

pip install scikit-learn
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之后基本上就可以正常运行了

2. 论文 & 简单介绍

提出了一种快速、准确的全身三维位姿估计系统FrankMocap，它可以从野外单眼图像中同时产生三维人脸、手和身体

FrankMocap的思想是它的模块化设计：我们首先独立地运行人脸、手和身体的3D姿势回归方法，然后通过集成模块组合回归输出。独立的回归模块允许我们充分利用其最先进的性能，而不损害实践中原有的准确性和可靠性。我们开发了三个不同的集成模块，在延迟和准确性之间进行权衡。它们都能够提供简单而有效的解决方案，将单独的输出统一为无缝的全身姿态估计结果。

提出了三种有效的策略来整合单个部件姿态估计模块的输出，即最快的“复制粘贴”方法、完全优化方法和通过简单集成网络的中间方法。