Implementierung eines neuartigen Feature-Extractors zum gewinnen von 3D-Merkmalen aus 2D-Bilddaten unter Verwendung und Kombination von State of the Art Techniken aus verschiedenen Bereichen.
Genutzt um Absolute und Relative 3D Personen Posen zu schätzen.
Im folgenden werden die einzelnen Hilfetexte erläutert:
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dataset_loader_jta
- Beziehen und Vorbereitung des Datensatzes
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setup_environment
- einrichten einer docker-Umgebung um das Model einfach ausführen zu können. Benötigt Docker GPU unterstützung.
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start_training
- wie kann das training ausgeführt werden, hyper parameter angepasst werden und auf was ist hierbei zu achten
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git_aufbau
- Aufbau der Ordnerstruktur, wo ist was zu finden
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cheat_sheet
- kurz das selbe wie in setup_environment, die wichtigsten Befehle die regelmäsig ausgeführt werden müssen
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dataset_loading
- wie kann man einen Datensatz laden, was muss getan werden um weitere Datensätze zu implementieren