홍석쓰 블로그

Human3.6M에 part segmentation annotation이 있었다. 없는 줄 알고 예전에 densepose돌려서 얻었었는데... 퀄리티가 더 좋은지는 모르겠으나 괜찮아 보인다. 다만 README(로그인 안되어있으면 안 열릴수도)에도 part label에 대한 설명이 없어서 직접 분석함. 하는 김에 원본 데이터와 경식이형 parsing 데이터 관계도 정리함. 원본 데이터와 경식이형 parsing 데이터 명칭 관계 cam_name_mapper = {'01': '54138969', '02': '55011271', '03': '58860488', '04': '60457274'} action_name_mapper = { '01': {'act_02_subact_01': 'Directions 1', '..

경식이형의 코드와 parsing된 데이터셋 annotation json들을 보면 camera extrinsic parameter인 R,t가 다음과 같이 정의됨을 볼 수 있다. def world2cam(world_coord, R, t): cam_coord = np.dot(R, world_coord.transpose(1,0)).transpose(1,0) + t.reshape(1,3) return cam_coord 위의 코드를 해석하자면, world coordinate system에 정의된 대상(주로 우리는 keypoint다, Xw라고 하겠다)의 좌표를 camera coordinate system의 좌(Xc)로 바꾸기 위해, Xc = RXw + t를 하는 것이다. 그런데 사실 이 R,t라는 변수가 물리적으로 ..

2019 ICCV 논문으로 연구실 선배인 경식이형의 논문이다. 이 포스트의 목적은 이 논문의 모듈 중 하나인 'RootNet'에 대해서, 그 중에서도 논문 자체의 contribution보다는, focal length, camera-object distance (depth), per-pixel distance factor에 대해 다룬 내용을 이해하는 것이다. RootNet의 output은 human root joint의 coordinate인 (x,y,Z)이다. x,y는 img coordinate이고, Z는 camera-centered coordinate system 상의 coordiante으로 root joint의 depth다. inference time 때 x,y는 Z를 구한 후에 Z값과 미리 가정한 f..