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panoptic-toolbox

PanopticStudio多视角动作捕捉数据处理工具箱

PanopticStudio3D关键点数据集骨骼提取多视角系统Github开源项目

PanopticStudio Toolbox是一款用于处理多视角人体动作捕捉数据的开源工具箱。它提供了下载、提取和可视化Panoptic Studio数据的功能，包括高清视频和3D关键点数据。该工具箱支持Python和Matlab，可实现3D关键点可视化和图像重投影。此外，它还包含KinopticStudio子系统工具和haggling数据集处理功能。

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介绍相关项目
open-cd - 开源变更检测工具箱，支持多种视觉任务模型
GithubOpen-CDPyTorch变化检测工具箱开源开源项目技术报告
Open-CD是一个基于开源通用视觉工具的变更检测工具箱，支持多种变更检测模型和数据集。项目提供详细文档和示例，支持PyTorch 2.0等工具，并在GitHub和Hugging Face上发布。最新技术报告已在arXiv上线，用户可从Colab教程快速上手，并有详细的安装、训练和测试指南。
bpycv - Blender中的计算机视觉与深度学习实用工具，支持标注和深度数据的生成
BlenderGithubbpycv开源项目深度学习计算机视觉语义分割
bpycv是Blender中用于计算机视觉和深度学习的实用工具，提供语义分割、实例分割和全景分割的标注生成，以及6DoF姿态和深度数据的渲染。支持简单安装和Docker环境，适用于大规模合成数据集的构建，包含Cityscapes标注格式转换和域随机化功能。提供便捷的演示示例，方便开发与调试，适合计算机视觉研究人员和开发者。
PoseFix_RELEASE - 模块化设计的人体姿态优化工具
GithubPoseFixTensorFlow人类姿态估计图像处理开源项目模型无关
PoseFix是一个模块化设计的人体姿态优化工具，通过精炼现有的姿态估计结果来提升精度。此项目提供了完整的TensorFlow实现，兼容多个公开的2D多人物姿态数据集，如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。用户只需使用简单的.json文件即可改进姿态估计结果。该工具具有灵活性和易于集成的特点，适用于各种姿态估计方法，应用前景广阔。
webcamGPT - 实时视频流分析工具，基于OpenAI视觉API
API密钥GithubOpenAI vision APIwebcamGPT图像识别开源项目视频流聊天
webcamGPT是一个基于OpenAI视觉API的开源工具集，用于实时分析图像、视频文件和网络摄像头流。该项目提供简便的安装方法和API密钥配置指南，便于开发者快速集成。尽管仍处于开发阶段，webcamGPT已展示出在视频流智能分析方面的潜力，为计算机视觉应用开辟了新的可能性。
ROMP - 单目实时多人体3D网格重建技术
3D人物重建BEVGithubROMPTRACE单摄像头开源项目
ROMP项目是一种用于实时单目多人体3D网格重建的工具，具备一阶段处理优势，并支持跨平台API（Linux、Windows、Mac）。用户可通过pip安装。最近的更新包括TRACE代码发布，增加了对动态摄像机背景中的5D时间回归，以及BEV的训练和评估代码发布，深入研究多人体深度关系，支持所有年龄段。ROMP还支持Python调用，BVH模型导出，并通过Blender插件实现角色驱动。详细信息请参考项目的论文、数据集及相关演示视频。
3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计
3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习
项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。
torchlm - 面向人脸关键点检测的开源工具包
Githubtorchlm人脸关键点检测开源项目数据增强模型训练深度学习
torchlm是一个开源的人脸关键点检测工具包,提供训练、评估、导出和推理功能。它包含100多种数据增强方法,支持30多种原生关键点增强,可与torchvision和albumentations集成。torchlm实现了PIPNet等先进模型,在多个基准数据集上性能出色。该项目简化了人脸关键点检测的开发流程,适用于研究和实际应用。
pytracking - 基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架
GithubPyTorch开源项目深度学习视觉目标跟踪视频目标分割计算机视觉
PyTracking是基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架。它实现了多个先进的跟踪算法,如TaMOs、RTS和ToMP,并提供完整的训练代码和预训练模型。该框架包含用于实现和评估视觉跟踪器的库,涵盖常用数据集、性能分析脚本和通用构建模块。其LTR训练框架支持多种跟踪网络的训练,提供丰富的数据集和功能。
bbox-visualizer - 精确且简便的边界框绘制与标签工具
GithubMIT许可证Python包bbox-visualizer可视化开源项目边界框
bbox-visualizer是一款简便实用的软件包，帮助用户在无需复杂计算的情况下绘制物体的边界框及添加标签。该工具支持多种标签方式，包括顶部标签、内部标签、旗帜样标签以及不透明覆盖标签。用户可以通过Python轻松安装和使用。该软件还支持绘制多个边界框及添加多个标签，非常适合计算机视觉相关任务。遵循MIT开源许可证，用户可自由使用与二次开发。
UltimateLabeling - 集成先进检测和跟踪技术的多功能视频标注工具
GithubOpenPifPafPyQt5UltimateLabelingYOLO开源项目视频标注
UltimateLabeling是一个基于Python的多功能视频标注工具，使用PyQt5开发，集成了前沿的对象检测和跟踪技术。主要功能包括通过SSH连接远程GPU服务器、使用YOLO和OpenPifPaf进行对象和姿态检测、采用匈牙利算法进行轨迹分配、进行SiamMask视觉对象追踪，以及视频缩放、可调节边框和骨架等。适用于多种对象和姿态检测与标注场景。
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