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ED-Pose

革新端到端多人姿态估计框架

ED-Pose创新性地将多人姿态估计任务重新定义为两个显式框检测过程,无需后处理和密集热图监督。该框架在COCO数据集上超越同等骨干网络的热图方法1.2 AP,并在CrowdPose数据集上达到76.6 AP的领先水平。ED-Pose还兼容Human-Art数据集,并优化了推理速度。

gdrnpp_bop2022 - GDRNPP:BOP挑战赛获奖的6D物体姿态估计算法
6D姿态估计BOP Challenge 2022GDRNPPGithub姿态优化开源项目目标检测
GDRNPP_BOP2022是一个在ECCV'22 BOP挑战赛中获得多项大奖的6D物体姿态估计算法。该项目采用域随机化技术、ConvNext骨干网络和双重掩码头,并结合深度信息进行姿态优化。项目提供完整的训练和测试代码,涵盖目标检测、姿态估计和优化,为计算机视觉研究提供高性能的6D姿态估计工具。
ECON - 单图高精度3D人体重建 支持复杂姿态和宽松服装
3D人体重建CVPRECONGithub开源项目深度学习计算机视觉
ECON是一种从单张彩色图像进行人体数字化的先进技术。它结合隐式和显式表示的优点,能从日常图像中重建高保真3D着装人体模型,即使对象穿着宽松服装或处于复杂姿势。该技术支持多人重建和SMPL-X动画,采用创新的d-BiNI方法优化前后2.5D表面,保证细节与法线图一致并与SMPL-X表面对齐。ECON在处理各种实际场景中的人体重建任务时表现出色。
iros20-6d-pose-tracking - 6D姿态跟踪的优化方案,提高机器人操控和视觉领域的精度和效率
6D姿态跟踪GithubRGB-D图像iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet开源项目机器人操作
se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差,实现视频序列中的6D姿态跟踪,适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移,并采用Lie Algebra实现三维定向表示,即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明,在遮挡条件下,该方法提供稳定和精准的姿态估计,计算效率高达90.9Hz。
PoseTracker - 领先的实时人体姿态估计与动作分析API
AI工具PoseTracker人体姿态估计实时API跨平台开发运动分析
PoseTracker实时人体姿态估计和动作分析API为开发者提供便捷的集成方式。支持边缘计算,稳定运行于iOS、Android和网页应用。无需SDK,易于集成,包含预训练健身模型、动作计数和分析功能。兼容多种开发平台,适用于原生开发到无代码解决方案。
deep-high-resolution-net.pytorch - 基于PyTorch的官方实现,专门用于人体姿态估计的深度学习模型
GithubHRNet人体姿态估计关键点检测开源项目深度学习高分辨率表示
deep-high-resolution-net.pytorch 项目提供了一个基于PyTorch的官方实现,专门用于人体姿态估计的深度学习模型。项目支持多个标准数据集,验证了其可靠性与准确性,也适应于多种视觉任务如图像分类及目标检测等。
PoseGPT - 基于对话的3D人体姿态理解和生成模型
3D人体姿势ChatPoseGithubSMPL人工智能对话多模态大语言模型开源项目
ChatPose是一个用于理解和推理3D人体姿态的多模态大语言模型。它支持用户通过自然语言对话询问人体姿态相关问题,并能从图像和文本描述中推断3D人体姿态。该模型以SMPL格式输出姿态参数,并生成对应的3D人体网格模型。ChatPose为3D人体姿态研究和应用提供了新的探索方向。
awesome-hand-pose-estimation - 手部姿态估计研究与资源合集
3D hand reconstructionCVPRGithubdepth-based estimationhand pose estimationself-supervised learning开源项目
本项目汇集了手部姿态估计的核心资源,包括评估方法、权威期刊论文、顶级会议论文和预印本等,从2014年到2024年覆盖最前沿的研究成果,囊括了多视角视频数据集和RGB+深度数据集。本项目提供该领域的最新动态,适合研究人员和开发者参考,用户亦可贡献资源,共同完善这一知识库。
AvatarPoser - 革新全身姿态跟踪 仅需头手运动数据
AMASS数据集AvatarPoserGithubTransformer全身姿势跟踪开源项目混合现实
AvatarPoser是一项突破性的全身姿态预测技术,仅需头部和手部运动数据即可在世界坐标系中准确估计全身姿态。该方法结合Transformer编码器和运动解耦技术,通过逆运动学优化生成逼真动作。AvatarPoser在大型动作捕捉数据集上表现出色,并具备实时推理能力,为元宇宙应用中的全身虚拟形象控制提供了实用解决方案。
MocapNET - 基于RGB图像的3D人体姿态实时估计
3D姿态估计GithubMocapNETRGB图像Tensorflow实时性能开源项目
MocapNET项目通过2D关节估计,将单目RGB图像转换为3D人体姿态,实现实时估计。它采用NSRM表示法、新的人体方位分类器和复合神经网络,能够在显著遮挡情况下精确恢复人体姿态。通过逆运动学解算器,MocapNET显著提升了人体姿态估计的准确性。最新的MocapNET v4版本用Python重写,支持3D凝视和BVH面部配置检索,并提供一键Google Collab部署和Blender 3D编辑器插件。项目不断更新,旨在提高其对社区的实用性和可访问性。
MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18 - 实时单目RGB手部3D姿态估计方法
3D手部姿态估计GithubOpenpose单目RGB相机实时处理开源项目深度学习
MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18项目开发了一种基于单个RGB摄像头的实时多手3D姿态估计方法。该方法融合深度学习与生成式技术,实现了不受限场景下的实时单目3D手部姿态估计。项目通过手部检测、2D关节估计和3D模型拟合三个步骤完成姿态估计。代码库包含Ubuntu 16.04二进制文件、Python脚本,支持多种2D关节估计器,并提供Docker配置便于测试。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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