翻译PosePrior + Viewpoint: Estimates the most likely normalized 3D pose given 2D detections and hand side. Inputs: keypoints_scoremap: [B, 32, 32, 21] tf.float32 tensor, Scores for the hand keypoints hand_side: [B, 2] tf.float32 tensor, One hot encoding if the image is showing left or right side evaluation: [] tf.bool tensor, True while evaluation false during training (controls dropout) train: bool, True in case weights should be trainable

PosePrior + Viewpoint: 通过2D检测和手边信息来估计最可能的标准化3D姿势。输入包括：关键点分数图：[B, 32, 32, 21] tf.float32 张量，手关键点的分数；手边信息：[B, 2] tf.float32 张量，如果图像显示左侧或右侧则进行独热编码；评估：[] tf.bool 张量，在评估期间为 True，在训练期间为 False（控制 dropout）；train: bool，如果需要训练权重，则为 True。

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PosePrior + Viewpoint: Estimates the most likely normalized 3D pose given 2D detections and hand side.翻译

PosePrior + Viewpoint：给定2D检测和手侧面信息，估计最可能的规范化3D姿势。

该短语表示使用 PosePrior 和 Viewpoint 算法来推断手部的规范化 3D 姿势，输入为 2D 检测结果和手的侧面信息，输出为最可能的 3D 姿势。PosePrior 是一个用于推断规范化 3D 坐标的算法，Viewpoint 是一个用于推断手部视角的算法，这两个算法组合起来可以估计手部的规范化 3D 姿势。

def _inference_viewpoint(self, keypoints_scoremap, hand_side, evaluation, train=False): """ Inference of the viewpoint. """ with tf.variable_scope('ViewpointNet'): # estimate rotation ux, uy, uz = self._rotation_estimation(keypoints_scoremap, hand_side, evaluation, train=train) # assemble rotation matrix rot_mat = self._get_rot_mat(ux, uy, uz) return rot_mat注释

这段代码是一个用于推断手部视角的函数，其输入为关键点的得分图、手的侧面信息以及是否为评估模式。在该函数中，首先使用另一个函数 `_rotation_estimation()` 来估计手的旋转角度，其中 `ux`、`uy`、`uz` 分别表示绕x、y、z轴旋转的角度。然后，使用 `_get_rot_mat()` 函数将旋转角度组装成旋转矩阵 `rot_mat`。最终，返回旋转矩阵 `rot_mat` 作为结果。这个函数的输出可以用于将手的姿态从一个视角转换到另一个视角。