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-Small-hf - 单目深度估计新标杆精细、稳健且高效

Depth Anything V2GithubHuggingface人工智能图像处理开源项目模型深度估计计算机视觉

Depth-Anything-V2-Small-hf是一款基于DPT架构和DINOv2主干的先进单目深度估计模型。经过大规模合成和真实图像训练，它在细节精度和稳健性上超越了前代产品。相比基于稳定扩散的模型，该模型速度提升10倍，且更为轻量。它在零样本深度估计任务中表现卓越，可广泛应用于3D重建和场景理解等领域。研究者和开发者可通过Transformers库便捷地集成和使用这一模型。

control_v11p_sd15_openpose - 基于OpenPose的人体姿态控制AI图像生成模型

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成姿态检测开源项目模型

这是一个基于Stable Diffusion v1-5的图像生成控制模型，专注于人体姿态控制。相比1.0版本，该模型改进了OpenPose实现，增强了手部和面部细节控制，并优化了训练数据集。它能生成更自然准确的图像，为创作者提供精确的人物姿态控制功能。该模型可与Stable Diffusion v1-5无缝集成，适用于需要精细人体姿态控制的AI图像生成场景。

pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程

GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习

本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。

AvatarPoser - 革新全身姿态跟踪仅需头手运动数据

AMASS数据集AvatarPoserGithubTransformer全身姿势跟踪开源项目混合现实

AvatarPoser是一项突破性的全身姿态预测技术，仅需头部和手部运动数据即可在世界坐标系中准确估计全身姿态。该方法结合Transformer编码器和运动解耦技术，通过逆运动学优化生成逼真动作。AvatarPoser在大型动作捕捉数据集上表现出色，并具备实时推理能力，为元宇宙应用中的全身虚拟形象控制提供了实用解决方案。

iros20-6d-pose-tracking - 6D姿态跟踪的优化方案，提高机器人操控和视觉领域的精度和效率

6D姿态跟踪GithubRGB-D图像iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet开源项目机器人操作

se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差，实现视频序列中的6D姿态跟踪，适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移，并采用Lie Algebra实现三维定向表示，即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明，在遮挡条件下，该方法提供稳定和精准的姿态估计，计算效率高达90.9Hz。

pytorch-widedeep - 基于PyTorch的多模式深度学习工具包，结合表格、文本和图像数据

Githubpytorch-widedeep多模态深度学习宽和深模型开源项目机器学习表格数据

pytorch-widedeep是一个基于Google的Wide and Deep算法的开源项目，专为多模式数据集设计，支持结合表格、文本和图像数据。该工具包提供多种架构和自定义模型支持，如TabMlp、BasicRNN、TabTransformer等。详细的安装、快速入门和使用扩展步骤可在官方文档中找到。pytorch-widedeep适合多模式数据的深度学习研究和应用。

Depth-Anything-V2-Base-hf - 高效精细的单目深度估计模型提供稳健性能

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

Depth-Anything-V2-Base-hf是一个基于transformers库的单目深度估计模型。该模型通过大规模合成和真实图像训练，相比V1版本提供更细致的细节和更强的稳健性。它比基于SD的模型效率高10倍且更轻量化，在预训练基础上展现出色的微调性能。模型采用DPT架构和DINOv2骨干网络，适用于零样本深度估计等任务，在相对和绝对深度估计方面表现优异。

image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率，支持多种网络结构和训练脚本

GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目

本项目旨在通过实现多种残差密集网络（RDN）和残差在残差密集网络（RRDN）来提升低分辨率图像的质量，并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理，兼容Python 3.6，开源并欢迎贡献。

InSPyReNet - 优化显著目标检测的高分辨率图像金字塔网络

GithubInSPyReNetPyTorch图像金字塔开源项目显著性目标检测高分辨率图像

本项目介绍了一种基于图像金字塔的显著目标检测框架，称为逆显著性金字塔重构网络（InSPyReNet）。该方法无需高分辨率数据集即可进行高分辨率预测，并通过多尺度的图像融合解决感受野差异问题。实验结果表明，InSPyReNet在多项显著目标检测指标和边界精度上优于现有方法。项目提供了PyTorch实现，支持多GPU训练，且在HuggingFace等平台上提供了Web演示和命令行工具。

detr-resnet-101 - DETR目标检测模型：结合ResNet-101与Transformer架构

COCODETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型物体检测计算机视觉

DETR是一种创新的端到端目标检测模型，结合了Transformer架构和ResNet-101骨干网络。该模型在COCO 2017数据集上训练，能高效检测图像中的多个物体。通过独特的对象查询机制和双向匹配损失函数，DETR在目标检测任务中表现优异，达到43.5%的平均精度。这一方法为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。

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