1樓：Focus
這方面的工作已經很多啦
naked body mesh 重建一般主要基於smpl人體模型，即恢復引數化人體模型的形狀和姿態，較好的工作有HMR，SPIN，VIBE，ExPose，FrankMocap等
HMR[CVPR'2018]：End-to-end Recovery of Human Shape and Pose
SPIN[ICCV'2019]：Learning to Reconstruct 3D Human Pose and Shape via Model-fitting in the Loop
VIBE[CVPR'2020]：VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation
ExPose[ECCV'2020]: Monocular Expressive Body Regression through Body-Driven Attention
還有一類是重建clothed body mesh，重建帶衣服的人體模型，文章有Tex2Shape，PIFu，PIFuHD等
Tex2Shape[ICCV'2019]: Tex2Shape: Detailed Full Human Body Geometry from a Single Image
PIFu[ICCV'2019]: PIFu: Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution Clothed Human Digitization
PIFuHD[CVPR'2020]: PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization
2樓：
目前已經可以實現，當前的瓶頸是高精度3D人體模型資料的短缺，可以Github 搜尋 pifu、pifuHD 了解一些具體工作
目前計算機視覺專家主要使用tensorflow caffe還是opencv
Xavier CHEN Opencv裡面封裝了CV裡面常用的大多數傳統演算法，算是計算機視覺的基礎。tf和caffe是做deep learning用的。如果想從事計算機視覺的工作，Opencv是基礎，必須會用的。tf由於是python的framework，適合做研發和除錯，但是工業應用一般都要把mo...
計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法？
砥礪前行的登山者 為了該問題，剛註冊的知乎，已入坑。之前研究經典的追蹤演算法，乃至有種 山中一日，世上已千年 的趕腳。該領域已經漸漸沉浸於相關濾波和深度學習裡，但以前的經典還需好好繼承，舉個小爪爪，以後和大家一起交流目標跟蹤的經驗 Ge皮燉蛋湯 MOSSE，Visual Object Trackin...
計算機視覺中，目前有哪些成熟的匹配定位演算法？
opencv自帶的那個surf特徵點配準的是真的不好用，實際幹專案的場景精度很差，每次得等到光照啥的條件好點的時候再配準。 Ronald GMS了解一下 要求實時 精度也不差 orb GMS 要求精度 A SIFT GMS 相同程度匹配，速度精度比RANSAC效果好 餘果 SegICP Integr...