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基于PyTorch Lightning的高效姿态估计框架

Lightning Pose是一个基于PyTorch Lightning的姿态估计框架,利用NVIDIA DALI加速未标记视频的训练。框架集成了TensorBoard、FiftyOne和Streamlit等评估工具,支持已标记数据和未标记视频的模型训练与评估。项目还提供浏览器应用,涵盖数据标注、模型训练到结果可视化的完整流程。此外,团队开发的Ensemble Kalman Smoother (EKS)后处理器可与多种姿态估计包兼容。

litepose - 高效实时多人姿态估计的单分支架构
GithubLitePose人体姿态估计大核卷积开源项目效率优化边缘设备
LitePose是一种针对边缘设备的高效单分支架构,专用于实时多人姿态估计。通过融合解卷积头和大卷积核,该模型显著提升了性能。在移动平台上,LitePose将延迟降低5倍,同时保持估计精度。项目开源了预训练模型、训练脚本和评估工具,支持COCO和CrowdPose数据集。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
lightweight-human-pose-estimation.pytorch - 实时2D多人人体姿态估计的PyTorch实现
2D多人体姿态估计COCO数据集CPUGithubOpenPose实时推断开源项目
该项目实现了实时2D多人人体姿态估计的训练代码,基于OpenPose优化技术,使其能够在CPU上进行实时推理且准确度几乎不变。此模型能够识别并连接18个关键点,在COCO 2017数据集的验证集上达到40%的AP。项目对多种深度学习框架和设备友好支持。
FoundationPose - 创新性6D物体姿态估计与跟踪的统一框架
6D物体姿态估计FoundationPoseGithub开源项目机器人应用物体跟踪计算机视觉
FoundationPose是一个统一的6D物体姿态估计和跟踪框架,支持基于模型和无模型两种方式。该框架无需微调即可应用于新物体,通过大规模合成训练、大型语言模型辅助和创新架构实现强大泛化能力。在多个公共数据集的评估中,FoundationPose在challenging场景下显著优于现有方法,即使减少假设也能达到与实例级方法相当的效果。
Lightning AI - 一体化AI开发平台助力从原型到部署全流程
AI工具AI开发GPU计算Lightning AIStudio云端开发
Lightning AI是由PyTorch Lightning创始团队开发的综合AI开发平台。该平台集成了代码协作、原型设计、模型训练、规模化和部署等功能,提供零配置环境和免费GPU时长。其按需付费模式和AWS集成简化了AI开发流程,提升团队效率。平台支持从简单应用到大规模模型的多种AI项目,目前服务于超过10,000家组织。
lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习
Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案,用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略,简化深度学习工作流程,适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择,以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架,即可在生产环境中应用AI模型。
OnePose_Plus_Plus - 关键点自由的单次目标姿态估计方法
3D重建GithubOnePose++开源项目物体姿态估计神经网络计算机视觉
OnePose++是一种目标姿态估计方法,无需CAD模型和预定义关键点。该方法通过结构光重建和深度学习,实现单次拍摄即可估计物体姿态。项目提供训练、推理和演示代码,支持OnePose和OnePose_LowTexture数据集,可扩展至LINEMOD数据集。OnePose++在计算机视觉和机器人领域有潜在应用价值。
PoseFlow - 高效实时人体姿态追踪算法
GithubPoseFlow人体姿态跟踪多人姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
PoseFlow是GitHub上的开源人体姿态追踪项目,在实时多人追踪方面表现出色。它在PoseTrack挑战赛中achieve了高精度,支持各种数据集和可视化。该算法结合了深度学习和计算机视觉技术,适用于动作识别、行为分析等AI应用。PoseFlow提供Python实现,易于集成到现有系统中。它集成了AlphaPose和DeepMatching/ORB特征匹配技术,实现了高效准确的追踪。该项目提供完整代码和使用文档,可应用于计算机视觉、动作分析等领域。
Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现
CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目
该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法,曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本,适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤,以及相关的代码库和资源链接,适合研究人员和开发者使用。
mmpose - 先进的开源姿态估计工具箱
GithubMMPoseOpenMMLabPyTorch姿态估计开源项目计算机视觉
MMPose是基于PyTorch的开源姿态估计工具箱,支持2D多人人体姿态估计、手部姿态估计等多种主流任务。该工具箱实现了多个先进的深度学习模型,在训练速度和准确性方面表现出色。MMPose支持COCO、MPII等多个数据集,提供详细文档和API参考。其模块化设计便于用户构建自定义的姿态估计框架,适用于相关研究与应用开发。
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