文件名称：TailorNet_dataset:[CVPR 2020]“ TailorNet”的数据集
文件大小：83KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 15:31:45
Python
TailorNet数据集 该存储库是一个工具箱，用于处理和可视化“ TailorNet：根据人体姿势，形状和服装样式预测3D服装”的数据集（CVPR 2020口头） [] [ ] [] [ ] 更新 2021/2/2数据集已上传到百度云端硬盘2021/1/7数据生成代码2020/12/7短裤，短裙进货了2020/7/31裤子，衬衫进货了 要求 python3 火炬矮胖的的OpenCVPython的赛顿 SMPL模型 注册和下载SMPL模型 解压缩SMPL_python_v.1.0.0.zip并将smpl/models/*.pkl SMPL_python_v.1.0.0.zip放在ROOT/smpl （在global_var.py指定ROOT ） 运行smpl_lib/convert_smpl_models.py 资料准备 以下链接提供了所有数据： 或（密码：TLNT） 下载数据集
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TailorNet_dataset-master
----calc_skirt_weight.py(3KB)
----simulation_style()
--------style_shape.py(9KB)
--------post_proc.py(2KB)
--------readme.md(446B)
--------choose_avail.py(705B)
--------vis_simulation.py(2KB)
--------style_shape_skirt.py(7KB)
--------__init__.py(0B)
--------style_shape_pant.py(10KB)
----global_var.py(352B)
----smpl_lib()
--------serialization.py(3KB)
--------ch_smpl.py(5KB)
--------ch.py(2KB)
--------convert_smpl_models.py(1KB)
--------smpl_paths.py(7KB)
--------__init__.py(0B)
--------posemapper.py(1KB)
--------verts.py(3KB)
--------lbs.py(3KB)
----pivots()
--------gen_test.py(823B)
--------__init__.py(0B)
--------find_pivots.py(7KB)
----simulation_pose()
--------post_proc.py(3KB)
--------gen_motion.py(3KB)
--------readme.md(301B)
--------gen_pose_utils.py(16KB)
--------__init__.py(0B)
--------gen_pose.py(8KB)
----visualize_dataset.py(4KB)
----__init__.py(0B)
----smpl_torch.py(22KB)
----LICENSE.md(2KB)
----.gitignore(19B)
----style_pca()
--------copy_raw.py(3KB)
--------style_pca.py(3KB)
--------readme.md(988B)
--------proc_raw_skirt_ext.py(4KB)
--------proc_raw_skirt.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------vis_raw.py(1KB)
--------pca_interactive.py(3KB)
--------proc_raw.py(2KB)
--------gender_pca.py(2KB)
----README.md(8KB)
----utils()
--------ios.py(4KB)
--------geodesic.py(6KB)
--------diffusion_smoothing.py(10KB)
--------render_lib()
--------__init__.py(0B)
--------part_body.py(294B)
--------rotation.py(6KB)
--------renderer.py(21KB)
--------smpl.py(9KB)
--------geometry.py(3KB)
----count_data.py(3KB)