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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

ED-Pose - 革新端到端多人姿态估计框架

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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。

controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的开源人体姿态控制模型

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controlnet-openpose-sdxl-1.0是一个基于SDXL开发的人体姿态控制模型，通过OpenPose技术实现对AI生成图像中人物姿态的控制。模型在HumanArt数据集上达到0.357 mAP指标，可用于生成真实人物和动漫风格图像。该项目基于stabilityai的SDXL基础模型开发，采用Apache 2.0许可证发布。

MotionBERT - 多任务人体运动表征学习框架

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MotionBERT是一个多任务人体运动表征学习框架，整合了3D人体姿态估计、基于骨骼的动作识别和人体网格恢复等任务。该项目提供预训练模型和下游任务实现，支持自定义视频推理和生成以人为中心的视频表征。MotionBERT在多个基准测试中展现出优异性能，为人体运动分析研究提供了一个统一且高效的解决方案。

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。

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。

lightning-pose - 基于PyTorch Lightning的高效姿态估计框架

GithubLightning Pose姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

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。

PARE - 三维人体姿态与形状估计的遮挡问题解决方案

3D人体姿态估计GithubICCV 2021PAREPyTorch人体形状估计开源项目

PARE是一种三维人体姿态和形状估计方法，具备遮挡鲁棒性。该项目基于PyTorch实现，提供演示和评估代码，支持在Ubuntu 18.04和Python 3.7以上环境下运行。用户可以通过Google Colab体验其功能，包括详细的训练和评估指引以及遮挡敏感性分析脚本，适用于非商业科学研究。

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。

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。

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