slowstone / BodySMPL

代码实现从图片到smpl参数的预测。数据集基于up数据集以及surreal数据集。数据集为方便使用都经过个人处理，因为该代码并不能用用原始数据集的训练，不具备通用性。

data_utils

数据预处理 包括

1. 对原版surreal数据集进行预处理
2. 将处理后的数据集转为tfrecord

tf_smpl

包括numpy版本的smpl运算，tf版本的smpl运算，tf版本的Batch smpl运算

dataset.py

data io tfrecord dataset以及 data generator

model.py

网络结构

train,py

训练代码

config.py

配置设置