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

HRNet 人体姿态估计深度学习关键点检测高分辨率表示 Github 开源项目

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。

文档

3DMPPE_ROOTNET_RELEASE - 单张RGB图像的相机距离感知的3D多人人体姿态估计实现

3D姿态估计GithubPyTorchRGB图像RootNet多人体姿态估计开源项目

此项目基于PyTorch实现了3D多人人体姿态估计，兼容多种公开的2D和3D数据集，如Human3.6M、MPII、MS COCO、MuCo-3DHP、MuPoTS-3D和3DPW。其特点包括代码简洁灵活、直观的人体姿态可视化，并支持不同单位系统的适配。项目还提供详细的训练和测试指南，旨在帮助用户在GPU环境下高效运行姿态估计算法。

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。

V2V-PoseNet_RELEASE - 从单个深度图进行高精度3D手部和人体姿态预测

3D手势估计GithubPyTorchV2V-PoseNet团队SNU CVLAB开源项目深度图

V2V-PoseNet是一种基于单个深度图的高精度3D手部和人体姿态估计方法。该项目由首尔国立大学计算机视觉实验室开发，并在HANDS2017挑战赛中表现出色。其内容包括模型架构、训练代码、数据集说明及预训练模型下载。支持ICVL、NYU、MSRA和ITOP等多个著名数据集，并提供详细的比较和测试结果。仓库还包含可视化代码，方便研究人员进一步应用和测试。

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。

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。

multi-hmr - 单次处理实现多人全身3D人体网格重建

GithubMulti-HMR人体网格重建多人检测开源项目深度学习计算机视觉

Multi-HMR是一种高效的单次处理模型，用于多人全身人体网格重建。该模型仅需一张RGB图像输入，即可在相机空间中重建多个人的3D模型。项目在BEDLAM、EHF等多个数据集上实现了领先性能，并提供预训练模型和演示代码，可应用于图像中的多人3D重建任务。

TokenHMR - 基于令牌化姿态表示的人体网格重建新方法

GithubTokenHMR人体网格恢复姿态表示开源项目深度学习计算机视觉

TokenHMR采用阈值自适应损失缩放和令牌预测技术,通过令牌化和TokenHMR两个阶段提高3D人体网格重建精度。该方法在图像对齐和3D姿态估计方面均有良好表现,可用于图像和视频处理,对人体姿态和形状估计研究具有重要意义。

3D-ResNets-PyTorch - 用于动作识别的 3D ResNets

3D ResNetsAction RecognitionGithubPyTorchSpatiotemporal 3D CNNs开源项目预训练模型

该项目提供基于PyTorch的3D ResNet代码，适用于动作识别，支持Kinetics和Moments in Time等数据集。项目包含训练、微调和测试脚本，并提供预训练模型，支持最新的PyTorch版本和分布式训练。用户可使用详细脚本进行数据准备和模型评估，适合研究与应用。

HorNet - 基于递归门控卷积的高效视觉骨干网络

GithubHorNetImageNetPyTorchRecursive Gated Convolution开源项目高阶空间交互

HorNet是一个基于递归门控卷积的视觉骨干网络家族，专注于高效的高阶空间交互。项目提供了多个在ImageNet数据集上训练和评估的模型，如HorNet-T、HorNet-S和HorNet-B，广泛应用于图像分类和点云理解等领域。项目页面提供详细的训练和评估说明及模型下载链接。HorNet在提升图像和3D对象分类精度方面表现优异，是计算机视觉研究中的重要工具。

6DRepNet - 全范围无约束头部姿态估计方法

6DRepNetGithub头部姿态估计开源项目旋转矩阵深度学习计算机视觉

6DRepNet是一种创新的头部姿态估计方法，采用6D旋转矩阵表示和测地线距离损失函数。该方法能学习完整的旋转外观，实现无约束全范围头部姿态预测。在AFLW2000和BIWI数据集上，6DRepNet显著优于现有方法，平均角度误差降低20%。项目提供pip安装包，支持实时摄像头演示。

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