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mmpose

先进的开源姿态估计工具箱

MMPose姿态估计OpenMMLabPyTorch计算机视觉Github开源项目

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。

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介绍相关项目
DeepLabCut - 无标记动物姿态估计工具箱
DeepLabCutGithub动物姿态估计开源工具箱开源项目神经科学应用行为追踪
DeepLabCut是一个无标记动物姿态估计工具箱。此工具适用于各类动物行为的分析，并通过TensorFlow和PyTorch加强模型训练功能。它整合了多种新技术，如MobileNetV2s与EfficientNets，有效提升了效率与准确性。项目提供多语种文档与在线课程，方便用户快速掌握实时多动物追踪及三维姿态估计技术。DeepLabCut已应用于多种场合并获得验证，通过社区持续的优化适用于从神经科学到生态研究的广泛领域。
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。
MotionGPT - 文本转动作生成的通用平台
GithubLLaMAMotionGPTPyTorchfinetuning开源项目模型评估
MotionGPT是通过微调大型语言模型（LLMs）来实现通用运动生成的开源项目。项目提供详细的安装指南、预训练模型及数据集应用实例，支持高效的文本到动作转换及生成。用户可以轻松实现姿态可视化和SMPL网格渲染。项目页面详细介绍了多种使用场景，适用于各种运动生成需求。
PHALP - 基于3D外观、位置和姿态预测的人体跟踪技术
3D外观预测GithubPHALP人体跟踪位置预测姿态预测开源项目
PHALP是一个开源的3D人体跟踪项目，利用人体3D外观、位置和姿态预测实现精确跟踪。该项目提供完整代码实现，包含安装指南、演示代码、数据集准备和评估工具。PHALP可处理视频文件、YouTube视频和图像目录等多种输入源，并具备多样化的可视化功能。这一工具为人体动作分析和计算机视觉研究提供了有力支持。
MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型
GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目
MotionLLM是一个人类行为理解框架，通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略，结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据，以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具，用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能，为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。
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。
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。
mmdeploy - 多平台支持的深度学习模型部署工具集与推理框架
AI模型GithubMMDeployOpenMMLab开源项目模型部署深度学习
MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具，支持OpenMMLab的各类模型库。该工具集成了多种推理后端，兼容Linux、Windows、macOS和Android等操作系统。提供灵活可扩展的C/C++ SDK框架，支持模型转换、配置编写、性能剖析和量化。详尽文档指导简化了模型部署过程，使其更加高效。
multimodal - PyTorch多模态模型开发框架
GithubPyTorchTorchMultimodal多模态模型开源项目机器学习深度学习
TorchMultimodal是基于PyTorch的多模态模型开发框架，提供模块化构建块和预训练模型，支持ALBEF、BLIP-2、CLIP等多种架构。该框架包含训练、微调和评估示例，可用于构建内容理解和生成模型。TorchMultimodal整合了PyTorch生态系统，便于研究人员复现和开发先进的多模态多任务模型。
MimicMotion - 基于AI的高质量人体动作视频生成框架
AIGithubMimicMotion人体动作开源项目深度学习视频生成
MimicMotion是一个创新的视频生成框架，可基于任意动作指导生成高质量的长视频。该项目采用置信度感知的姿态引导技术，提高了时间平滑性和模型鲁棒性。通过区域损失放大和渐进式潜在融合策略，MimicMotion有效解决了图像失真问题，并能以较低的资源消耗生成长视频。这一技术在视频质量、控制性和生成长度等方面显著优于现有方法，为人体运动视频生成领域开辟了新的可能性。
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