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#V2V-PoseNet
V2V-PoseNet: 基于体素的3D手部和人体姿势估计网络
2 个月前
V2V-PoseNet是一个创新的深度学习模型,通过将2D深度图转换为3D体素表示,实现了高精度的3D手部和人体姿势估计。该模型在多个公开数据集上取得了state-of-the-art的性能,并在HANDS2017挑战赛中获得冠军。
V2V-PoseNet
3D手势估计
深度图
PyTorch
团队SNU CVLAB
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
V2V-PoseNet_RELEASE
V2V-PoseNet是一种基于单个深度图的高精度3D手部和人体姿态估计方法。该项目由首尔国立大学计算机视觉实验室开发,并在HANDS2017挑战赛中表现出色。其内容包括模型架构、训练代码、数据集说明及预训练模型下载。支持ICVL、NYU、MSRA和ITOP等多个著名数据集,并提供详细的比较和测试结果。仓库还包含可视化代码,方便研究人员进一步应用和测试。
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