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MocapNET

基于RGB图像的3D人体姿态实时估计

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。

MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18 - 实时单目RGB手部3D姿态估计方法
3D手部姿态估计GithubOpenpose单目RGB相机实时处理开源项目深度学习
MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18项目开发了一种基于单个RGB摄像头的实时多手3D姿态估计方法。该方法融合深度学习与生成式技术,实现了不受限场景下的实时单目3D手部姿态估计。项目通过手部检测、2D关节估计和3D模型拟合三个步骤完成姿态估计。代码库包含Ubuntu 16.04二进制文件、Python脚本,支持多种2D关节估计器,并提供Docker配置便于测试。
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。
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。
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。
VirtualMotionCapture - VR动作捕捉应用实现3D模型实时控制
GithubVRM模型VR游戏VirtualMotionCapture动作捕捉开源项目虚拟摄像机
VirtualMotionCapture是一款VR动作捕捉应用,可在VR游戏中实时控制3D模型。支持3-10点全身追踪,无需额外设备即可展示动态姿势。兼容VRM模型文件,可与VR游戏同时运行。支持多种追踪配置,包括HMD、手柄和多个追踪器。提供设备分配、相机控制和快捷键设置功能,适用于多种VR设备。
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。
MotionBERT - 多任务人体运动表征学习框架
GithubMotionBERT人体动作表示姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MotionBERT是一个多任务人体运动表征学习框架,整合了3D人体姿态估计、基于骨骼的动作识别和人体网格恢复等任务。该项目提供预训练模型和下游任务实现,支持自定义视频推理和生成以人为中心的视频表征。MotionBERT在多个基准测试中展现出优异性能,为人体运动分析研究提供了一个统一且高效的解决方案。
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。
deep-high-resolution-net.pytorch - 基于PyTorch的官方实现,专门用于人体姿态估计的深度学习模型
GithubHRNet人体姿态估计关键点检测开源项目深度学习高分辨率表示
deep-high-resolution-net.pytorch 项目提供了一个基于PyTorch的官方实现,专门用于人体姿态估计的深度学习模型。项目支持多个标准数据集,验证了其可靠性与准确性,也适应于多种视觉任务如图像分类及目标检测等。
mmpose - 先进的开源姿态估计工具箱
GithubMMPoseOpenMMLabPyTorch姿态估计开源项目计算机视觉
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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