#模型无关

PoseFix是一个模块化设计的人体姿态优化工具，通过精炼现有的姿态估计结果来提升精度。此项目提供了完整的TensorFlow实现，兼容多个公开的2D多人物姿态数据集，如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。用户只需使用简单的.json文件即可改进姿态估计结果。该工具具有灵活性和易于集成的特点，适用于各种姿态估计方法，应用前景广阔。

CCMA是一种创新的2D/3D路径平滑算法，解决了传统移动平均滤波器的内弯问题。这种无模型方法采用对称滤波，提供多种内核和边界处理选项。相比样条曲线，CCMA对局部变化更敏感，具有更高的稳定性和可预测性。该项目实现简单，可直接应用于numpy数组数据。

该项目全面收录强化学习领域最新论文,聚焦单智能体强化学习研究。内容涵盖模型无关、基于模型、离线、元学习等多个分支,并收录ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议论文。项目对每篇论文进行简要概括,为研究人员提供强化学习前沿进展参考。