Yu Sun
Yu Sun
Thanks for your help. We really appreciate it.
@rlleshi Hi, thanks. Sorry, I don't understand. When "what" will be available?
I am still running for this goal. I expect that we can achieve this before the end of the year.
请参见这个： https://github.com/Arthur151/ROMP/issues/209
It seems that this error occurs during visulization via pyrender. You can try to debug the error via replacing [this line](https://github.com/Arthur151/ROMP/blob/e30b7d17f13089fa9fa114df494192e31b0f43ed/romp/lib/visualization/visualization.py#L65) from rendered_img = self.renderer(verts, faces, colors=color, focal_length=args().focal_length, cam_params=cam_params) to...
多谢提醒。这个是我测试verts加载的是否正确残留的，可以直接把532-534删掉。
我这里是417772张。check一下是不是15个分文件包都下完整了。
带来困扰我很抱歉。确实在Ubuntu上用之前提供的脚本很难合并出有效的zip文件，你有试过这个么？ zip -FF h36m_image.zip --out h36m_image_all.zip 验证过了，用这个命令来合并压缩包，解压缩后图片数量是对的。 @zhLawliet 只是合并分割的zip压缩包的方式的问题，不用重复下载。 merge splited zip files
非常棒的问题！每个数据集对于关节点定义不同的问题确实也是现在存在的固有问题，但在我的实验设定里尽可能多的使用可以有的3D keypoints来监督是有帮助的，但也没有做过很全面的实验来论证这一点，只是很局部的一点实验。如果有什么想法也欢迎讨论。
如果要检测更多的模糊目标的话，可以将heatmap过滤的置信度阈值减低，从而检测更多低置信度目标。具体来说，用simple-romp的时候，增加一个配置`--center_thresh=0.1`或者更低，看看能不能检测到，当然这样也可能会导致出现一些不应该出现的检测。 ``` romp --mode=image --center_thresh=0.1 --calc_smpl --render_mesh --input=/path/to/image.jpg --save_path=/path/to/results.jpg ``` 如果可能的话，能不能获得分辨率更高的图片来测试？这个分辨率实在太感人了。 Diyu说的截取出来做，如果可以手动介入的话可能可以。