文件名称：MonoPort：体积人类传送（SIGGRAPH 2020实时实时）单眼实时体积性能捕获（ECCV 2020）
文件大小：52.78MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-26 21:27:17
machine-learning real-time deep-learning pytorch virtual-reality
时间：2020年8月25日，星期二（太平洋时区） 我们的体积捕获系统使用单个RGB网络摄像头实时捕获衣服完全覆盖的人体（包括背部）。 要求 Python 3.7 PyOpenGL 3.1.5（在Ubuntu中需要X服务器） 在1.4.0上测试 我们使用2个GeForce RTX 2080Ti GPU运行该演示，内存使用情况如下（GPU1约为3.4GB，GPU2约为9.7GB）： 注意：最后四个依赖项也由我们的团队开发，并且都处于活动维护状态。 如果您遇到有关这些工具的安装问题，建议您将问题提交到相应的存储库中。 （您无需在此处手动安装它们，因为它们包含在requirements.tx
【文件预览】：
MonoPort-master
----setup.py(244B)
----.gitignore(1KB)
----requirements.txt(395B)
----figs()
--------suppl_results1.png(5.56MB)
--------robustness.png(2.38MB)
--------lossless.png(1.95MB)
--------dance.gif(11.1MB)
--------algo_comparison.png(500KB)
--------book_cover.png(65KB)
--------suppl_results2.png(5.5MB)
--------livecap_comparison.png(1.1MB)
--------gpu.png(115KB)
--------icon.png(373KB)
--------comp_others.png(5.32MB)
--------shift.gif(10.04MB)
--------zeng.gif(2.03MB)
--------twoside.png(191KB)
--------rtl.jpg(136KB)
--------ohem.png(349KB)
----LICENSE(2KB)
----RTL()
--------templates()
--------dataloader.py(52KB)
--------recon.py(3KB)
--------scene.py(5KB)
--------floor()
--------main.py(19KB)
--------run_camera.py(3KB)
----scripts()
--------download_model.sh(237B)
----README.md(6KB)
----monoport()
--------__init__.py(0B)
--------lib()