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3DMPPE_ROOTNET_RELEASE

单张RGB图像的相机距离感知的3D多人人体姿态估计实现

PyTorch3D姿态估计RootNet多人体姿态估计RGB图像Github开源项目

此项目基于PyTorch实现了3D多人人体姿态估计，兼容多种公开的2D和3D数据集，如Human3.6M、MPII、MS COCO、MuCo-3DHP、MuPoTS-3D和3DPW。其特点包括代码简洁灵活、直观的人体姿态可视化，并支持不同单位系统的适配。项目还提供详细的训练和测试指南，旨在帮助用户在GPU环境下高效运行姿态估计算法。

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介绍相关项目
MonoHuman - 单目视频生成可动画化3D人体神经场景技术
3D渲染GithubMonoHuman人体神经场动画化人体单目视频开源项目
MonoHuman框架利用单目视频生成高质量、视角一致的3D人体动画。通过双向变形约束和关键帧信息建模变形场，实现任意新姿势的高保真渲染。该技术在ZJU-Mocap数据集和自然场景视频中表现优异，为虚拟现实和数字娱乐领域提供了有力支持。
WHAM - 基于世界坐标系的高精度3D人体动作重建技术
3D人体重建GithubWHAM人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
WHAM是一种创新的3D人体动作重建技术，能在世界坐标系中精确重现人体动作。该技术基于PyTorch平台，整合了视觉变换器和SLAM技术，可从单一视频中提取精确的人体运动和姿态数据。WHAM在3DPW和EMDB等多个基准数据集上展现出卓越性能，为人体动作分析和计算机视觉研究开辟了新途径。
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。
3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计
3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习
项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
monodepth2 - 基于自监督学习的单目深度估计实现
GithubMonodepth2PyTorch开源项目深度估计自监督学习计算机视觉
本项目提供了PyTorch实现的代码，用于训练和测试深度估计模型。代码采用自监督学习方法，支持单目和立体图像的深度预测。提供多种预训练模型和自定义数据集，兼容不同的图像分辨率。适用于研究和非商业用途，包含详细的设置指南、训练和评估说明。用户可通过此项目高效开发和优化深度估计模型。
mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架
3D目标检测GithubMMDetection3D开源工具箱开源项目点云处理计算机视觉
MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架，基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器，适用于室内外3D检测数据集，可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现，以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究，还可作为库支持各类3D检测应用开发。
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。
RobustCap - 单目图像和稀疏IMU信号融合的实时人体动作捕捉
GithubIMU传感器RobustCap人体动作捕捉单目图像实时系统开源项目
RobustCap是一个开源项目，提出了融合单目图像和稀疏IMU信号的实时人体动作捕捉方法。该技术在遮挡、剧烈运动和弱光等复杂场景下仍能实现高精度动作重建，适用于虚拟现实、电影制作和运动分析等领域。项目提供了完整的系统实现、评估代码以及详细的安装和使用指南，便于研究人员复现和拓展。
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