文件名称：manopth:PyTorch的MANO层，生成手动网格作为可区分的层
文件大小：206KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-30 06:16:55
pytorch layer mano hand Python
掌心 层为 （与V0.4和1.x版测试） ManoLayer是可区分的PyTorch图层，可确定性地将姿势和形状参数映射到手部关节和顶点。 它可以作为可区分的层集成到任何体系结构中，以预测手部网格。 ManoLayer获取批次的手部姿势和形状矢量，并输出相应的手部关节和顶点。 该代码主要是原始的模型从到的PyTorch端口。 因此，它直接建立在哈维尔·罗梅罗（Javier Romero），狄米特里奥斯·特齐奥纳斯（Dimitrios Tzionas）和迈克尔·布莱克（Michael J. Black）的作品上。 开发了这一层，并将其用于学习CVPR19的手和操纵对象的关节重建的论文。 请参阅和。 它了张雄（ ）的以计算旋转实用程序！ 它还在mano/webuser包含来自原始代码的文件的部分内容（ ， ， lbs.py ， verts.py ， smpl_handpc
【文件预览】：
manopth-master
----environment.yml(167B)
----manopth()
--------manolayer.py(12KB)
--------rot6d.py(2KB)
--------demo.py(2KB)
--------tensutils.py(1KB)
--------__init__.py(17B)
--------rodrigues_layer.py(3KB)
--------argutils.py(2KB)
--------rotproj.py(753B)
----test()
--------test_demo.py(342B)
----assets()
--------random_hand.png(131KB)
--------mano_layer.png(42KB)
----LICENSE(34KB)
----examples()
--------manopth_mindemo.py(725B)
--------manopth_demo.py(3KB)
----setup.py(1KB)
----.gitignore(118B)
----README.md(5KB)
----mano()
--------webuser()
--------__init__.py(0B)