摘要： 
与2D人体姿态检测一样，在ARKit 中，我们不必关心底层的人体骨骼关节点检测算法，也不必自己去调用这些算法，在运行使用 ARBodyTrackingConfiguration 配置的 ARSession 之后，基于摄像头图像的3D人体姿态估计任务也会启动，我们可以通过 session（_ session: ARSession, didUpdate anchors：［ARAnchor］）代理方法直接获取检测到的ARBodyAnchor。 阅读全文
与2D人体姿态检测一样，在ARKit 中，我们不必关心底层的人体骨骼关节点检测算法，也不必自己去调用这些算法，在运行使用 ARBodyTrackingConfiguration 配置的 ARSession 之后，基于摄像头图像的3D人体姿态估计任务也会启动，我们可以通过 session（_ session: ARSession, didUpdate anchors：［ARAnchor］）代理方法直接获取检测到的ARBodyAnchor。 阅读全文
摘要： 
与基于屏幕空间的 2D人体姿态估计不同，3D人体姿态估计是尝试还原人体在三维世界中的形状与姿态，包括深度信息。绝大多数的现有3D人体姿态估计方法依赖2D人体姿态估计，通过获取 2D人体姿态后再构建神经网络算法，实现从 2D 到 3D人体姿态的映射。 阅读全文
与基于屏幕空间的 2D人体姿态估计不同，3D人体姿态估计是尝试还原人体在三维世界中的形状与姿态，包括深度信息。绝大多数的现有3D人体姿态估计方法依赖2D人体姿态估计，通过获取 2D人体姿态后再构建神经网络算法，实现从 2D 到 3D人体姿态的映射。 阅读全文