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3D 姿態(tài)識(shí)別進(jìn)我家,網(wǎng)紅小哥 Siraj 帶你走進(jìn)高科技

本文作者: AI研習(xí)社-譯站 2018-08-14 09:49
導(dǎo)語(yǔ):我們可以將整個(gè)人換成另一個(gè)形象,并且保持動(dòng)作與原圖像一致。

雷鋒網(wǎng)按:這里是,油管 Artificial Intelligence Education 專欄,原作者 Siraj Raval 授權(quán)雷鋒字幕組編譯。

原標(biāo)題:DensePose - 3D Machine Vision

翻譯 | 龍柯宇         校對(duì) | 程煒          整理 | MY


Hi,我們今天的發(fā)文仍然沒(méi)有遲到哦,那么你是不是走在要遲到的路上呢?

今天的內(nèi)容來(lái)自于油管小哥 Siraj,課代表為你劃重點(diǎn)啦:

1. DensePose 是一種新的深度學(xué)習(xí)模型

2. 它可以使用單塊 GPU

3. 它可以從視頻中為多人建立 3D 模型

4. 沒(méi)有源代碼 

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事情是這樣,F(xiàn)acebook 的 AI 研究團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一項(xiàng) demo,它可以在視頻中標(biāo)出人體所對(duì)應(yīng)的全部像素點(diǎn),并且可以克服大量干擾,使用單塊 GPU 識(shí)別出多人的像素點(diǎn)。

你會(huì)問(wèn)我們?yōu)槭裁匆獦?biāo)記人體所對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)?事實(shí)上這將是項(xiàng)有海量應(yīng)用場(chǎng)景的技術(shù)。

一般我們會(huì)在 3D 電影里面看到各種虛擬角色,比如吳彥祖在電影《魔獸》里演的角色古爾丹。古爾丹的獸人外形全靠電腦制作,而其動(dòng)作、表情、姿態(tài)則需要利用專業(yè)設(shè)備對(duì)演員進(jìn)行動(dòng)作捕捉,制作 3D 的運(yùn)動(dòng)角色需要耗費(fèi)大量的精力,也需要昂貴的設(shè)備,耗時(shí)長(zhǎng)、成本高,只有具有充足資金的大規(guī)模工作室才有能力追蹤真人運(yùn)動(dòng)并將此轉(zhuǎn)化成動(dòng)畫(huà)。

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(這張圖并不是吳彥祖····)

你可能會(huì)記得我們?cè)?jīng)講過(guò)的深度偽造算法,可以實(shí)現(xiàn)人臉部圖像的無(wú)痕替換修改,這項(xiàng)技術(shù)與之類似,不過(guò)是應(yīng)用到整個(gè)人體上。我們可以將整個(gè)人換成另一個(gè)形象,并且保持動(dòng)作與原圖像一致。簡(jiǎn)單點(diǎn),就是不需要這些復(fù)雜的動(dòng)作追蹤設(shè)備就可實(shí)現(xiàn)虛擬人物制作。

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3D 姿態(tài)識(shí)別進(jìn)我家,網(wǎng)紅小哥 Siraj 帶你走進(jìn)高科技這項(xiàng)技術(shù)其實(shí)建立在我們能夠?qū)θ梭w進(jìn)行三維建模的基礎(chǔ)上,并且這項(xiàng)操作是實(shí)時(shí)的,他將根據(jù)人體的運(yùn)動(dòng)而更新。例如一個(gè)舞蹈視頻,我們看到一個(gè)二維的像素網(wǎng)格,但是我們都知道他是三維物體在二維網(wǎng)格上的展示,我們需要計(jì)算機(jī)也有這項(xiàng)能力并且能夠?qū)⒋丝梢暬?/p>

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在這項(xiàng)技術(shù)中,計(jì)算機(jī)和圖片建立了一個(gè)對(duì)應(yīng)。即它衡量了圖片中的像素點(diǎn)與另一張圖片中的像素點(diǎn)的匹配度,這是二維圖片和三維圖片的匹配。

為了避免圖片中有空洞,也就是說(shuō)為了讓關(guān)聯(lián)點(diǎn)之間挨得更近,我們需要建立密集對(duì)應(yīng),通過(guò)物體檢測(cè)、物體分割和姿態(tài)估計(jì)建立模型。當(dāng)然,更簡(jiǎn)單的方式是我們使用有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集幫助深度學(xué)習(xí)變得更簡(jiǎn)單。但是我們現(xiàn)在沒(méi)有這種人類圖片被標(biāo)注為三維模型的數(shù)據(jù)集,因此我們需要人工標(biāo)注一些三維圖片與二維圖片之間的關(guān)聯(lián),給頭、腳等部分進(jìn)行標(biāo)注。

現(xiàn)在有一個(gè)叫做 DenseReg 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在物體上實(shí)現(xiàn)了圖像分類和回歸的功能。網(wǎng)絡(luò)需要判斷每個(gè)像素點(diǎn)是屬于背景還是區(qū)域,并給出具體的坐標(biāo),并使用感興趣區(qū)域池化的方法來(lái)生成不同的區(qū)域,把特征結(jié)果輸入提供給不同的區(qū)域分支。

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最終實(shí)現(xiàn)對(duì)了從人到 3D 模型的構(gòu)建。

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視頻原址:https://www.youtube.com/watch?v=EMjPqgLX14A


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