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head-pose-estimation

实时人脸姿态估计,使用ONNX Runtime和OpenCV进行处理

本项目提供了一个实时的人脸姿态估计解决方案,依赖于ONNX Runtime和OpenCV框架。主要步骤包括人脸检测、68个面部标志点检测以及姿态估计。支持Ubuntu 22.04,提供简单的安装步骤和预训练模型下载链接,使用户可以快速启动并运行。本项目支持视频文件和摄像头输入,提供了详尽的训练指导和代码库,确保了高度的灵活性和扩展性,适合开发和测试用途。

openpose - 实时检测人体、手部、面部和足部的多人人体关键点
CMU Panoptic StudioGithubOpenPose三维重建人体姿态识别实时多人人体关键点检测开源项目
OpenPose是首个实现实时多人人体、手部、面部和足部关键点检测的系统,能够在单张图像上检测135个关键点。其功能包括2D和3D姿态估计、支持Unity插件和多种输入输出方式,兼容多个操作系统和硬件配置,适用于研究和开发项目。
Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现
CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目
该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法,曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本,适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤,以及相关的代码库和资源链接,适合研究人员和开发者使用。
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。
MocapNET - 基于RGB图像的3D人体姿态实时估计
3D姿态估计GithubMocapNETRGB图像Tensorflow实时性能开源项目
MocapNET项目通过2D关节估计,将单目RGB图像转换为3D人体姿态,实现实时估计。它采用NSRM表示法、新的人体方位分类器和复合神经网络,能够在显著遮挡情况下精确恢复人体姿态。通过逆运动学解算器,MocapNET显著提升了人体姿态估计的准确性。最新的MocapNET v4版本用Python重写,支持3D凝视和BVH面部配置检索,并提供一键Google Collab部署和Blender 3D编辑器插件。项目不断更新,旨在提高其对社区的实用性和可访问性。
FaceONNX - 跨平台人脸识别与分析库
GithubONNX人脸分析人脸识别开源项目深度神经网络跨平台
FaceONNX是基于ONNX运行时的人脸识别和分析库。它提供预训练的深度神经网络模型,用于人脸检测、特征点提取、性别年龄分类、情绪美貌分析及人脸嵌入比较。支持跨平台应用,提供.NET Standard 2.0版本,可通过NuGet包管理器集成。FaceONNX为开发者提供了实用的人脸分析工具。
OpenSeeFace - 基于MobileNetV3的面部特征点检测,支持多种动画模型
GithubOpenSeeFaceUnityVRMVSeeFace人脸跟踪开源项目
OpenSeeFace基于MobileNetV3进行面部特征点检测,通过ONNX优化提高了在Windows平台的推理速度,实现每秒30-60帧的单人面部跟踪。该项目提供多种模型选择,结合速度与跟踪质量,可在Unity等平台上动画化VRM和Live2D模型,支持眼睛眨动检测和面部表情识别。项目在低光和高噪声环境下表现优异,适用于多种动画和实时应用场景,并提供详细示例和自定义命令。
OnePose_Plus_Plus - 关键点自由的单次目标姿态估计方法
3D重建GithubOnePose++开源项目物体姿态估计神经网络计算机视觉
OnePose++是一种目标姿态估计方法,无需CAD模型和预定义关键点。该方法通过结构光重建和深度学习,实现单次拍摄即可估计物体姿态。项目提供训练、推理和演示代码,支持OnePose和OnePose_LowTexture数据集,可扩展至LINEMOD数据集。OnePose++在计算机视觉和机器人领域有潜在应用价值。
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。
MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统
3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MonocularTotalCapture是一个开源项目,旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态,采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果,项目提供完整的安装使用指南,为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具,仅限非商业研究使用。
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。
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