litepose

高效实时多人姿态估计的单分支架构

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。

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论文

介绍相关项目

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。

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。

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。

openpose - 实时检测人体、手部、面部和足部的多人人体关键点

CMU Panoptic StudioGithubOpenPose三维重建人体姿态识别实时多人人体关键点检测开源项目

OpenPose是首个实现实时多人人体、手部、面部和足部关键点检测的系统，能够在单张图像上检测135个关键点。其功能包括2D和3D姿态估计、支持Unity插件和多种输入输出方式，兼容多个操作系统和硬件配置，适用于研究和开发项目。

ED-Pose - 革新端到端多人姿态估计框架

ED-PoseGithub多人姿态估计开源项目深度学习目标检测计算机视觉

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。

TF-SimpleHumanPose - 2D多人体姿态估计和追踪的简易基线方法

GithubMS COCOTensorFlow姿态估计开源项目简单基线跟踪

该项目是利用TensorFlow实现的2D多人体姿态估计与追踪代码库，兼容多个数据集如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。其代码简洁灵活，提供训练、测试和可视化功能，并生成与MS COCO和PoseTrack兼容的输出文件。在CUDA和cuDNN环境的Ubuntu系统上进行多GPU训练和测试。

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。

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。

PoseTracker - 领先的实时人体姿态估计与动作分析API

AI工具PoseTracker人体姿态估计实时API跨平台开发运动分析

PoseTracker实时人体姿态估计和动作分析API为开发者提供便捷的集成方式。支持边缘计算，稳定运行于iOS、Android和网页应用。无需SDK，易于集成，包含预训练健身模型、动作计数和分析功能。兼容多种开发平台，适用于原生开发到无代码解决方案。

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。

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