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PARE

三维人体姿态与形状估计的遮挡问题解决方案

PARE3D人体姿态估计ICCV 2021PyTorch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。

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PSGAN是一种新型的妆容迁移技术，能够在不同姿势和表情下实现精确的妆容转移。该技术利用空间感知GAN架构，支持高度定制化的妆容效果，并能保留细节。PSGAN不仅适用于静态图像，还可应用于视频中的实时妆容迁移，为计算机视觉和美妆行业带来新的研究方向。项目还增加了使用拉普拉斯变换的高分辨率人脸支持功能，进一步提升了技术的应用范围和效果。PSGAN的开源代码支持GPU推理和训练，为研究者和开发者提供了便利的实验环境。
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Person_reID_baseline_pytorch - 小巧、友好、强大的 pytorch 工具
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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。
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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。
3DModelingRL - 深度强化学习在3D建模中的应用与突破
3D建模ECCV 2020GithubPyTorch开源项目强化学习计算机视觉
3DModelingRL项目展示了一种创新的3D建模方法,利用深度强化学习模拟人类建模过程。项目包含Prim-Agent和Mesh-Agent两个核心组件,分别用于生成基于图元的表示和编辑网格。该方法在ECCV 2020会议发表,为3D建模领域开辟新方向。项目提供完整代码、预训练模型和数据集,便于研究者进一步探索和应用。
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3D人物重建BEVGithubROMPTRACE单摄像头开源项目
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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
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