Yu Sun
Yu Sun
ＲＯＭＰ同时估计了３Ｄ人体网格和相机参数，从３Ｄ人体网格，我们可以回归出３Ｄ ｐｏｓｅ，也就是三维骨架，然后利用估计的相机参数，将三维骨架投影回图片中，就可以获得２Ｄ姿态了。ＲＯＭＰ就是要恢复图片中人体的大部分信息，可以说２Ｄ姿态是ＲＯＭＰ的副产物。 对于漏检，可以考虑适当降低lib/config.py中的centermap_conf_thresh, 比如降到0.1．
二维姿态只是估计了图片中三维人体信息和相机信息的副产物。 您的这个是网络摄像头吧，我猜？[网络摄像头的用法请参见](https://github.com/Arthur151/ROMP#webcam) 多人的版本很快就发布了。当前开源的版本主要是卡在可视化速度上，无需可视化的话已经实时了。后面的开源的只是优化了可视化的速度，模型没变
我试着在后面的模型里优化这些问题吧。目前第一版模型只能做到这个程度了。
https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose 国产精品～
抱歉，这方面不太清楚。我觉得各个方法都有自己的优势，AlphaPose挺不错的，使用很方便。
客气了，我也是学习前人开源项目慢慢研究的，国内的开源氛围很不错，期待你的开源工作。
这里主要是坐标系的朝向不太一样。ROMP里默认是垂直于图像平面是z方向，图片水平方向是x方向，图片垂直方向是y方向。但Blender里不是这样的。为了能和图片展示的位移一致就进行了这样的变换。
As people repeatly showing up and disappearing, the simple center-based tracking algorithm we employed failed in this process.
Yes, i observe the same thing, which is quite weird. Haven't figured out the reason for now.
I think you need to track a specific person through the video. Sorry, the current version code doesn't support this function. The beta version that has this tracking function is...