gvhmr .pt 数据解读

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：

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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。

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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）。

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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）。

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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）。

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关键解读

1. 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）。
2. 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。
3. 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。
4. 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）。

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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。