Update README.md

README.md

@@ -14,15 +14,15 @@ Dieses Repository enthält ein Modell für 3D-Ganzkörper-Poseschätzung, das au
 
     Entwickler: Jonas D. Stephan, Nathalie Dollmann
 
-    Architektur: [Beschreibe die Architektur, z.B. "basierend auf der HRNet-Backbone Architektur von H3WB" oder nenne deine eigene]
+    Architektur: SimpleBasline aus [https://github.com/wholebody3d/wholebody3d](https://github.com/wholebody3d/wholebody3d)
 
-    Trainingsdaten: WholeBody3D (H3WB) Datensatz.
+    Trainingsdaten: WholeBody3D (H3WB & T3WB) Datensätze.
 
     Framework: PyTorch
 
-    Input: Einzelnes RGB-Bild (Auflösung: <z.B. 256x256>)
+    Input: 2D-Koordinaten (133 Keypoints) für Körper-, Hand- und Gesichts-Keypoints (3DMM-Parameter), wie im H3WB-Format definiert.
 
-    Output: 3D-Koordinaten für Körper- (133 Keypoints), Hand- (42 Keypoints) und Gesichts-Keypoints (3DMM-Parameter), wie im H3WB-Format definiert.
+    Output: 3D-Koordinaten (133 Keypoints) für Körper-, Hand- und Gesichts-Keypoints (3DMM-Parameter), wie im H3WB-Format definiert.
 
 🚀 Schnellstart
 Installation
@@ -83,21 +83,18 @@ Ganzkörper	Durchschnitt MPJPE (mm)	<Gesamtwert>
 
 Dieses Modell wurde von Grund auf neu auf dem H3WB-Datensatz trainiert.
 
-    Epochen: <Anzahl>
+    Epochen: 175
 
-    Batch-Größe: <Größe>
+    Batch-Größe: 256
 
-    Optimierer: <z.B. AdamW>
+    Optimierer: Adam
 
-    Learning Rate: <z.B. 1e-4>
+    Learning Rate: 0.002
 
-    Hardware: <z.B. 4x NVIDIA A100>
+    Hardware: NVIDIA GeForce RTX 3050
 
 📄 Zitation
 
-Wenn du dieses Modell in deiner Forschung verwendest, zitiere bitte sowohl das ursprüngliche H3WB-Paper als auch dieses Repository:
-bibtex
-
 @inproceedings{zhu2023h3wb,
   title={H3WB: Human3.6M 3D WholeBody Dataset and Benchmark},
   author={Zhu, Yue and Samet, Nermin and Picard, David},
@@ -105,12 +102,12 @@ bibtex
   year={2023}
 }
 
-@misc{<dein-modellname>2024,
+/*@misc{<dein-modellname>2024,
   title = {{<Modellname>}: A 3D Whole-Body Pose Estimation Model},
   author = {Stephan, Jonas D. and Dollmann, Nathalie},
   howpublished = {\url{https://github.com/<dein-username>/<dein-repo>}},
   year = {2024}
-}
+}*/
 
 🙏 Danksagung