RobustCap

单目图像和稀疏IMU信号融合的实时人体动作捕捉

人体动作捕捉单目图像 RobustCap IMU传感器实时系统 Github 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。

hold - 视频中手物交互的无模板3D重建技术

3D重建GithubHOLD开源项目手部交互物体重建计算机视觉

HOLD是一种先进的计算机视觉技术，可从单目视频中重建手部和物体的3D几何形状，无需预先扫描物体模板。这项技术能够重建新颖物体和手部的3D结构，支持双手操作物体、无纹理物体以及多物体交互场景的重建。项目提供预处理数据、训练脚本和评估工具，为研究人员和开发者提供了全面的3D重建解决方案。

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。

graph-cut-ransac - 高效鲁棒性估计算法，支持同源矩阵、基础矩阵及6D姿态估计

C++Computer VisionGithubGraph-Cut RANSACOpenCVPython开源项目

Graph-Cut RANSAC是一种用于同源矩阵、基础矩阵和6D姿态估计的鲁棒性算法。它已包括在OpenCV中，并支持通过pip安装Python封装，或通过CMake编译C++源码。该算法的应用示例可通过Jupyter Notebook进行演示，主要依赖Eigen、CMake和OpenCV库，适用于现代编译器。

lightweight-human-pose-estimation.pytorch - 实时2D多人人体姿态估计的PyTorch实现

2D多人体姿态估计COCO数据集CPUGithubOpenPose实时推断开源项目

该项目实现了实时2D多人人体姿态估计的训练代码，基于OpenPose优化技术，使其能够在CPU上进行实时推理且准确度几乎不变。此模型能够识别并连接18个关键点，在COCO 2017数据集的验证集上达到40%的AP。项目对多种深度学习框架和设备友好支持。

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。

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。

Move AI - 革新3D动画创作的无标记动作捕捉技术

3D动画AI工具AI技术Move AI动作捕捉无标记捕捉

Move AI专注于无标记动作捕捉技术，利用人工智能和计算机视觉将2D视频转换为高质量3D动作数据。其单摄像头和多摄像头产品支持实时动作跟踪和后期处理，简化了3D动画创作过程。这项技术广泛应用于游戏开发、音乐视频制作和品牌营销，为动画师和工作室提供了高效的动作捕捉解决方案。

6DRepNet - 全范围无约束头部姿态估计方法

6DRepNetGithub头部姿态估计开源项目旋转矩阵深度学习计算机视觉

6DRepNet是一种创新的头部姿态估计方法，采用6D旋转矩阵表示和测地线距离损失函数。该方法能学习完整的旋转外观，实现无约束全范围头部姿态预测。在AFLW2000和BIWI数据集上，6DRepNet显著优于现有方法，平均角度误差降低20%。项目提供pip安装包，支持实时摄像头演示。

Awesome-Human-Activity-Recognition - 人类活动识别领域的全面资源集合

GithubIMU人类活动识别传感器数据可穿戴设备开源项目深度学习

该项目提供了人类活动识别(HAR)领域的全面资源集合,包括最新研究、方法、数据集、工具和潜在研究方向。资源涵盖基于惯性测量单元(IMU)的技术,并按年份整理了重要论文。内容从基础理论到前沿应用,为HAR领域的研究人员和开发者提供了宝贵的参考。

TF-SimpleHumanPose - 2D多人体姿态估计和追踪的简易基线方法

GithubMS COCOTensorFlow姿态估计开源项目简单基线跟踪

该项目是利用TensorFlow实现的2D多人体姿态估计与追踪代码库，兼容多个数据集如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。其代码简洁灵活，提供训练、测试和可视化功能，并生成与MS COCO和PoseTrack兼容的输出文件。在CUDA和cuDNN环境的Ubuntu系统上进行多GPU训练和测试。

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