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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。

hmr-survey - 单目图像3D人体网格模型重建技术综述
3D人体网格重建Github人体建模单目图像开源项目深度学习计算机视觉
本文综述了单目图像3D人体网格模型重建技术的最新进展。文章详细介绍了基于优化和基于回归两种主要方法,分析其优缺点,并总结相关数据集、评估指标和基准结果。同时讨论了该领域的开放问题和未来方向,为研究人员提供全面的技术概览。
PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架
GithubPoint Transformer V3开源项目深度学习点云处理计算机视觉语义分割
PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架,在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构,提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割,通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。
NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建
3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络
NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法,利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板,适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示,体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集,为相关研究提供参考。
PHALP - 基于3D外观、位置和姿态预测的人体跟踪技术
3D外观预测GithubPHALP人体跟踪位置预测姿态预测开源项目
PHALP是一个开源的3D人体跟踪项目,利用人体3D外观、位置和姿态预测实现精确跟踪。该项目提供完整代码实现,包含安装指南、演示代码、数据集准备和评估工具。PHALP可处理视频文件、YouTube视频和图像目录等多种输入源,并具备多样化的可视化功能。这一工具为人体动作分析和计算机视觉研究提供了有力支持。
deep-person-reid - 深度学习人员重识别库,支持多GPU训练和跨数据集评估
GithubPyTorchTorchreid多GPU训练开源项目深度学习重识别
Torchreid是一个基于PyTorch的深度学习人员重识别库,支持多GPU训练、图像和视频重识别、端到端训练与评估、多数据集训练和跨数据集评估。它易于准备数据集,支持添加模型、数据集和训练方法,提供预训练模型和高级训练技术,并配备可视化工具。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统,首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架,结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像,并引入两种无监督损失函数,实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中,Real3D均显著优于现有方法。
HumanVid - 创新的相机控制人物图像动画技术
GithubHumanVid人像动画图像生成开源项目相机控制训练数据
HumanVid是一项致力于相机可控人物图像动画的研究项目。该项目通过优化训练数据利用,旨在实现对人物图像的精确控制和自然动画效果。HumanVid简化了图像处理流程,为研究者和开发者提供了新的工具。项目团队计划在近期发布相关数据,并将于2024年9月底开源训练和推理代码以及模型检查点,有望为计算机视觉和图形学领域带来新的研究方向。HumanVid项目致力于探索如何通过优化训练数据来实现相机可控的人物图像动画,为该领域的进步贡献力量。
multimodal-garment-designer - 利用多模态潜变量扩散模型进行人类为中心的时尚图像编辑
Dress CodeGithubMultimodal Garment DesignerVITON-HD开源项目时尚图像编辑潜在扩散模型
本项目通过多模态条件时尚图像编辑,优化服装设计流程,生成符合文本、人体姿势和服装草图等多种输入模态的时尚图像。采用的新架构基于潜变量扩散模型,并且扩展了Dress Code和VITON-HD数据集,实验结果显示该方法在图像现实性和输入一致性方面效果显著。更多详情请参阅官方文档及GitHub仓库。
GauHuman - 基于单目人体视频的高效3D重建与渲染技术
GauHumanGithub人体建模单目视频实时渲染开源项目高斯泼溅
GauHuman是一种新型3D人体重建技术,利用单目人体视频学习关节化高斯散射模型。该方法训练速度快(1-2分钟),渲染实时(最高189 FPS),适用于ZJU-Mocap和MonoCap等数据集。GauHuman提供高效的训练和评估流程,在3D人体重建和渲染领域表现出色,为相关研究开辟新途径。
BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建
3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场
BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法,能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术,适用于各种刚体物体,包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化,BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中,准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。
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