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我开源的 Good-GYM 项目现在在 GitHub 上已经有 200多个 Star 了。感谢大家的支持。 我今天录这期视频，主要是想给大家演示一下所有动作的示例，给大家看看计数的准确率。 顺便介绍我为什么做这个软件以及这个软件适合哪些朋友

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这是windows上使用一款小工具,支持将Labelme标注的json文件转换成类别索引映射的8位图,转换后查看图是全黑的属于正常现象。此转换数据集核心代码来自paddleseg,适用于paddleseg数据集训练,此外我们在github.com/chenjun2hao/DDRNet.pytorch源代码进行训练和测试发现完美适配,数据集转换不存在问题。

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DNA-Rendering: A Diverse Neural Actor Repository for High-Fidelity Human-centric Rendering 简介: 作者提出了 DNA 渲染,这是一个大规模、高保真的神经渲染存储库,由人类演员的神经隐含场表示。 *高多样性:总共收集了500个人,有527套不同的服装,269种不同类型的日常动作,以及153种不同类型的特殊表演,包括一些动作的相关互动对象。 *高保真:构建专业的多视图系统来捕获数据,该系统包含60个同步摄像机,最大分辨率为4096×3000,速度为15fps。 *丰富的注释:提供现成的注释,包括 2D/3D 人体关键点、前景掩模和 SMPL-X 模型。 论文: https://dna-rendering.github.io/assets/reference/DNA_Rendering-TechReport-Preprint.pdf 项目: https://dna-rendering.github.io