smpl、smplx、coco等骨架(skeleton)系统
| name | size |
|---|---|
| K_fullimg | (312,3,3) |
| net_outputs-decode_dict-betas | (312,10) |
| net_outputs-decode_dict-bodypose | (312,63) |
| net_outputs-decode_dict-global_orient | (312,3) |
| net_outputs-decode_dict-global_orient_qv | (312,3) |
| net_outputs-decode_dict-local_transl_vel | (312,3) |
| net_outputs-model_output-predcam | (312,3) |
| net_outputs-model_output-pred_context | (312,512) |
| net_outputs-model_output-pred_x | (312,151) |
| net_outputs-model_output-static_conf_logits | (312,6) |
| net_outputs-pred_smpl_params_global-betas | (312,10) |
| net_outputs-pred_smpl_params_global—body_pose | (312,63) |
| net_outputs-pred_smpl_params_global-global_orient | (312,3) |
| net_outputs-pred_smpl_params_globaltransl | (312,3) |
| net_outputs-pred_smpl_params_incam-betas | (312,10) |
| net_outputs-pred_smpl_params_incam-body_pose | (312,63) |
| net_outputs-pred_smpl_params_incam-global_orient | (312,3) |
| net_outputs-pred_smpl_params_incam-transl | (312,3) |
| net_outputs-static_conf_logits | (312,6) |
| smpl_params_global-betas | (312,10) |
| smpl_params_global-body_pose | (312,63) |
| smpl_params_global-global_orient | (312,3) |
| smpl_params_global-transl | (312,3) |
| smpl_params_incam-betas | (312,10) |
| smpl_params_incam-body_pose | (312,63) |
| smpl_params_incam-global_orient | (312,3) |
| smpl_params_incam-transl | (312,3) |
deepseek回答
以下是该.pt文件中各参数的解读，按功能分类整理：
1. 相机参数
- K_fullimg
(312,3,3)
相机的内参矩阵，包含312个样本（如视频帧）的3x3相机校准矩阵，用于将3D点投影到图像平面。
2. SMPL模型参数
SMPL人体模型的核心参数，分全局坐标系（global）和相机坐标系（incam）两种表示：
全局坐标系参数（World Space）
- smpl_params_global-*
betas (312,10): 形状参数，控制体型。body_pose (312,63): 身体姿态，21个关节的轴角表示（每关节3维）。global_orient (312,3): 根关节（骨盆）的全局旋转（轴角表示）。transl (312,3): 根关节的全局平移向量。
相机坐标系参数（Camera Space）
- smpl_params_incam-*
参数意义同上，但坐标系相对于相机（可能用于渲染或投影）。
3. 模型原始输出（net_outputs）
模型直接输出的中间结果和未解码参数：
解码后参数（decode_dict）
- betas/body_pose/global_orient
(312,10/63/3)
解码后的SMPL参数，可能经过后处理（如旋转矩阵转轴角）。 - global_orient_qv
(312,3)
旋转的四元数虚部（qv），需结合实部使用。 - local_transl_vel
(312,3)
局部平移速度（时序动态预测，如运动轨迹的导数）。
模型主输出（model_output）
- predcam
(312,3)
预测的相机参数（如焦距、偏移）。 - pred_context
(312,512)
中间特征向量，可能用于时序上下文建模。 - pred_x
(312,151)
未知输出，可能是3D关节点（51个点×3坐标）或其他回归目标。 - static_conf_logits
(312,6)
静态置信度分类（如判断身体部位是否静止）。
4. 模型预测的SMPL参数
模型对两种坐标系下参数的最终预测：
- pred_smpl_params_global-*
全局坐标系下的预测参数（与smpl_params_global对应）。 - pred_smpl_params_incam-*
相机坐标系下的预测参数（与smpl_params_incam对应）。
关键解读
- 样本数量：所有参数首维度为312，表明处理了312个样本（如视频中的连续帧）。
- 坐标系分离：区分全局和相机坐标系参数，可能用于多视角渲染或运动分析。
- 动态建模：
local_transl_vel和时序特征pred_context表明模型处理视频序列，捕捉运动信息。 - 置信度输出：
static_conf_logits可能用于优化姿态估计的稳定性（如过滤抖动）。
典型应用场景
- 3D人体重建：通过SMPL参数生成3D网格。
- 运动捕捉：利用时序参数分析动作（如行走、跑步）。
- AR/VR渲染：结合相机参数将人体模型投影到场景中。
建议结合GVHMR论文进一步确认各参数的详细用途，尤其是pred_x和static_conf_logits的具体定义。
