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

Depth-Anything-V2-Large-hf - 高效精准的单目深度估计AI模型

Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉

Depth-Anything-V2-Large-hf是一个基于DPT架构和DINOv2骨干网络的单目深度估计模型。通过大规模合成和真实图像训练，该模型在深度估计精度和效率上取得了显著进展。它提供更细腻的深度细节，具有更强的鲁棒性，同时比基于稳定扩散的模型效率提高10倍。作为计算机视觉领域的有力工具，该模型可应用于零样本深度估计等多种任务。

ml-hugs - 从单个视频重建可动画化人体和场景的3D技术

3D重建GithubHUGS人体高斯分层动画生成开源项目神经辐射场

HUGS是一种利用神经辐射场的计算机视觉技术，能从单个视频重建背景场景和可动画化的人体3D表示。该开源项目提供完整实现，包括数据准备、模型训练和评估脚本。HUGS支持三种训练模式：联合人体和场景、仅人体以及仅场景，适用于多种应用场景。在PSNR、SSIM和LPIPS等指标上，HUGS展现了优异的性能，为人体动画和场景重建研究提供了新思路。

Person_reID_baseline_pytorch - 小巧、友好、强大的 pytorch 工具

GPUGithubPytorch ReID对象识别开源项目教程深度学习

Pytorch ReID是一个高效且易用的对象重识别代码库，支持多种先进的模型与损失函数，如ResNet、Swin Transformer和Circle Loss。该项目自2017年起持续更新，拥有详细的教程与训练评估功能，性能在多篇顶级会议论文中得到验证，适合各种经验水平的用户使用。

monodepth2 - 基于自监督学习的单目深度估计实现

GithubMonodepth2PyTorch开源项目深度估计自监督学习计算机视觉

本项目提供了PyTorch实现的代码，用于训练和测试深度估计模型。代码采用自监督学习方法，支持单目和立体图像的深度预测。提供多种预训练模型和自定义数据集，兼容不同的图像分辨率。适用于研究和非商业用途，包含详细的设置指南、训练和评估说明。用户可通过此项目高效开发和优化深度估计模型。

3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计

3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习

项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。

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。

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。

Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱

3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目

Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。

Pytorch-UNet - PyTorch实现的高效U-Net语义分割模型

CarvanaGithubPyTorchU-Net开源项目深度学习语义分割

Pytorch-UNet项目提供定制的U-Net实现，支持多类别分割任务，包括车体遮罩、肖像分割和医学图像分割。兼容PyTorch 1.13及以上版本，提供Docker镜像和预训练模型，便于集成和使用。模型在高分辨率图像上训练，取得了0.988的Dice系数，并支持自动混合精度，可通过Weights & Biases实时监控训练进度。

controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的OpenPose人体姿态控制模型

GithubHuggingfaceOpenPoseSDXL-controlnetStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型

这是一个基于Stable Diffusion XL的ControlNet模型，专门用于OpenPose人体姿态控制。通过人体骨骼图，用户可以精确控制生成图像中的人物姿势。该模型支持Diffusers和ComfyUI框架，可用于创建多种姿势的人物图像。模型在LAION数据集上训练，具有良好的性能。

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