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ED-Pose

革新端到端多人姿态估计框架

ED-Pose创新性地将多人姿态估计任务重新定义为两个显式框检测过程,无需后处理和密集热图监督。该框架在COCO数据集上超越同等骨干网络的热图方法1.2 AP,并在CrowdPose数据集上达到76.6 AP的领先水平。ED-Pose还兼容Human-Art数据集,并优化了推理速度。

controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的开源人体姿态控制模型
ControlNetGithubHuggingfaceSDXL人体姿态检测图像生成开源项目机器学习模型
controlnet-openpose-sdxl-1.0是一个基于SDXL开发的人体姿态控制模型,通过OpenPose技术实现对AI生成图像中人物姿态的控制。模型在HumanArt数据集上达到0.357 mAP指标,可用于生成真实人物和动漫风格图像。该项目基于stabilityai的SDXL基础模型开发,采用Apache 2.0许可证发布。
head-pose-estimation - 实时人脸姿态估计,使用ONNX Runtime和OpenCV进行处理
GithubONNX RuntimeOpenCV人脸检测头部姿态估计开源项目面部特征点检测
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。
ECON - 单图高精度3D人体重建 支持复杂姿态和宽松服装
3D人体重建CVPRECONGithub开源项目深度学习计算机视觉
ECON是一种从单张彩色图像进行人体数字化的先进技术。它结合隐式和显式表示的优点,能从日常图像中重建高保真3D着装人体模型,即使对象穿着宽松服装或处于复杂姿势。该技术支持多人重建和SMPL-X动画,采用创新的d-BiNI方法优化前后2.5D表面,保证细节与法线图一致并与SMPL-X表面对齐。ECON在处理各种实际场景中的人体重建任务时表现出色。
PoseTracker - 领先的实时人体姿态估计与动作分析API
AI工具PoseTracker人体姿态估计实时API跨平台开发运动分析
PoseTracker实时人体姿态估计和动作分析API为开发者提供便捷的集成方式。支持边缘计算,稳定运行于iOS、Android和网页应用。无需SDK,易于集成,包含预训练健身模型、动作计数和分析功能。兼容多种开发平台,适用于原生开发到无代码解决方案。
iros20-6d-pose-tracking - 6D姿态跟踪的优化方案,提高机器人操控和视觉领域的精度和效率
6D姿态跟踪GithubRGB-D图像iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet开源项目机器人操作
se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差,实现视频序列中的6D姿态跟踪,适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移,并采用Lie Algebra实现三维定向表示,即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明,在遮挡条件下,该方法提供稳定和精准的姿态估计,计算效率高达90.9Hz。
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。
PoseGPT - 基于对话的3D人体姿态理解和生成模型
3D人体姿势ChatPoseGithubSMPL人工智能对话多模态大语言模型开源项目
ChatPose是一个用于理解和推理3D人体姿态的多模态大语言模型。它支持用户通过自然语言对话询问人体姿态相关问题,并能从图像和文本描述中推断3D人体姿态。该模型以SMPL格式输出姿态参数,并生成对应的3D人体网格模型。ChatPose为3D人体姿态研究和应用提供了新的探索方向。
awesome-hand-pose-estimation - 手部姿态估计研究与资源合集
3D hand reconstructionCVPRGithubdepth-based estimationhand pose estimationself-supervised learning开源项目
本项目汇集了手部姿态估计的核心资源,包括评估方法、权威期刊论文、顶级会议论文和预印本等,从2014年到2024年覆盖最前沿的研究成果,囊括了多视角视频数据集和RGB+深度数据集。本项目提供该领域的最新动态,适合研究人员和开发者参考,用户亦可贡献资源,共同完善这一知识库。
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。
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。
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