PARE

三维人体姿态与形状估计的遮挡问题解决方案

PARE 3D人体姿态估计 ICCV 2021 PyTorch 人体形状估计 Github 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。

PoseFix_RELEASE - 模块化设计的人体姿态优化工具

GithubPoseFixTensorFlow人类姿态估计图像处理开源项目模型无关

PoseFix是一个模块化设计的人体姿态优化工具，通过精炼现有的姿态估计结果来提升精度。此项目提供了完整的TensorFlow实现，兼容多个公开的2D多人物姿态数据集，如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。用户只需使用简单的.json文件即可改进姿态估计结果。该工具具有灵活性和易于集成的特点，适用于各种姿态估计方法，应用前景广阔。

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。

MotionBERT - 多任务人体运动表征学习框架

GithubMotionBERT人体动作表示姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

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。

ECON - 单图高精度3D人体重建支持复杂姿态和宽松服装

3D人体重建CVPRECONGithub开源项目深度学习计算机视觉

ECON是一种从单张彩色图像进行人体数字化的先进技术。它结合隐式和显式表示的优点,能从日常图像中重建高保真3D着装人体模型,即使对象穿着宽松服装或处于复杂姿势。该技术支持多人重建和SMPL-X动画,采用创新的d-BiNI方法优化前后2.5D表面,保证细节与法线图一致并与SMPL-X表面对齐。ECON在处理各种实际场景中的人体重建任务时表现出色。

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。

HumanArt - 多场景人体数据集助力计算机视觉研究

GithubHuman-Art人体姿态估计人工智能开源项目数据集计算机视觉

Human-Art数据集包含50,000张来自20个场景的图像,涵盖自然和人工环境中的2D和3D人体表现。该数据集提供人体边界框、21个2D关键点、自接触关键点和描述文本等标注,旨在推进多场景人体检测、姿态估计和3D重建等任务。Human-Art的多样性有助于提高模型在实际应用中的特征提取和人体理解能力,同时支持跨域应用和可控人体图像生成。

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。

head-pose-estimation - 实时人脸姿态估计，使用ONNX Runtime和OpenCV进行处理

GithubONNX RuntimeOpenCV人脸检测头部姿态估计开源项目面部特征点检测

本项目提供了一个实时的人脸姿态估计解决方案，依赖于ONNX Runtime和OpenCV框架。主要步骤包括人脸检测、68个面部标志点检测以及姿态估计。支持Ubuntu 22.04，提供简单的安装步骤和预训练模型下载链接，使用户可以快速启动并运行。本项目支持视频文件和摄像头输入，提供了详尽的训练指导和代码库，确保了高度的灵活性和扩展性，适合开发和测试用途。

dressing-in-order - 递归生成人物图像的姿势迁移和虚拟试衣技术

GithubICCV人像生成姿势迁移开源项目服装编辑虚拟试衣

Dressing in Order 项目开发了一种创新的人物图像生成方法，实现姿势迁移、虚拟试衣和服装编辑功能。系统通过递归方式按顺序生成人物图像各部分，提高了图像操控的精细度和灵活性。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示，便于研究者探索和应用这一技术。

MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18 - 实时单目RGB手部3D姿态估计方法

3D手部姿态估计GithubOpenpose单目RGB相机实时处理开源项目深度学习

MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18项目开发了一种基于单个RGB摄像头的实时多手3D姿态估计方法。该方法融合深度学习与生成式技术，实现了不受限场景下的实时单目3D手部姿态估计。项目通过手部检测、2D关节估计和3D模型拟合三个步骤完成姿态估计。代码库包含Ubuntu 16.04二进制文件、Python脚本，支持多种2D关节估计器，并提供Docker配置便于测试。

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