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。

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。

gdrnpp_bop2022 - GDRNPP：BOP挑战赛获奖的6D物体姿态估计算法

6D姿态估计BOP Challenge 2022GDRNPPGithub姿态优化开源项目目标检测

GDRNPP_BOP2022是一个在ECCV'22 BOP挑战赛中获得多项大奖的6D物体姿态估计算法。该项目采用域随机化技术、ConvNext骨干网络和双重掩码头，并结合深度信息进行姿态优化。项目提供完整的训练和测试代码，涵盖目标检测、姿态估计和优化，为计算机视觉研究提供高性能的6D姿态估计工具。

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。

SIFU - 单图高精度3D人体重建技术适用于实际应用场景

3D人体重建GithubSIFU开源项目深度学习计算机视觉隐式函数

SIFU是一项创新的3D人体重建技术，能够从单一图像生成高质量的3D clothed human模型。该技术采用Side-view Conditioned Implicit Function提升特征提取和几何精度，并通过3D Consistent Texture Refinement改善纹理质量。SIFU在处理复杂姿势和宽松服装方面表现突出，适用于3D打印和场景创建等实际应用。作为CVPR 2024的亮点论文，SIFU为真实世界的人体重建任务提供了有效解决方案。

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。

T2M-GPT - 基于Pytorch的从文本描述到人类动作生成的AI技术

GithubT2M-GPT三维模型人体运动生成开源项目深度学习视觉结果

T2M-GPT, 领先的AI技术, 通过解析文本生成精准的人类动作，已在2023年IEEE/CVF会议展示认可。包含易用的安装、快速指南及训练评估资料，支持多种3D动作数据集。

GauHuman - 基于单目人体视频的高效3D重建与渲染技术

GauHumanGithub人体建模单目视频实时渲染开源项目高斯泼溅

GauHuman是一种新型3D人体重建技术，利用单目人体视频学习关节化高斯散射模型。该方法训练速度快(1-2分钟)，渲染实时(最高189 FPS)，适用于ZJU-Mocap和MonoCap等数据集。GauHuman提供高效的训练和评估流程，在3D人体重建和渲染领域表现出色，为相关研究开辟新途径。

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。

acezero - 基于增量学习的图像集合场景重建与姿态估计方法

ACE0GithubPyTorch场景坐标重建开源项目深度估计相机注册

该项目提出了一种基于增量学习的场景坐标重建方法，结合了RANSAC和DSAC*算法，实现了高精度的图像姿态估计。ACE0提供了丰富的实验数据和可视化工具，支持部分重建和自监督重定位等高级用例。项目代码基于PyTorch实现，并已在Ubuntu 20.04和多种GPU环境下测试。

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。

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