计图赛题2：人体骨骼生成

项目概述

本项目利用一批3D人体网格模型以及对应的骨骼位置、蒙皮权重，依据3D人体骨骼格式介绍，对这些模型预测骨骼节点的空间位置以及蒙皮权重。即输入一个三维网格 M，需要预测出 J 个三维坐标表示骨骼节点的位置，以及 N×J 的矩阵表示原网格中 N 个点对于 J 个骨骼的蒙皮权重取值。

运行环境

首先确保电脑上安装了conda进行环境管理。在terminal中依次运行以下代码：

conda create -n jittor_comp_human python=3.9
conda activate jittor_comp_human
conda install -c conda-forge gcc=10 gxx=10 # 确保gcc、g++版本不高于10
pip install -r requirements.txt

数据下载

点击下载 下载后将其解压缩到当前根目录，文件夹名为data。

分支说明

不同分支是本组实现的不同的改进方法 LXY_1:skeleton 郑皓之改进1 + skin 刘昕雨改进1 LXY_2:skeleton 刘昕雨改进2 + skin 刘昕雨改进2 ZHZ_1:skeleton 郑皓之改进1 + skin 郑皓之改进1 ZHZ_2:skeleton 郑皓之改进2 + skin 郑皓之改进2

运行baseline

运行训练代码：

bash launch/train_skeleton.sh
bash launch/train_skin.sh

每个任务在一张4090训练约需要20小时，在一张A100上训练约需要1天

预测并提交结果

运行预测代码：

bash launch/predict_skeleton.sh
bash launch/predict_skin.sh

预测的结果会输出在predict中。

项目经验

架构的构建是困难的，需要足够的经验积累才能构建出比较好的模型 调参大约可以带来3-5分的涨幅