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。

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WHAM - 基于世界坐标系的高精度3D人体动作重建技术

3D人体重建GithubWHAM人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

WHAM是一种创新的3D人体动作重建技术，能在世界坐标系中精确重现人体动作。该技术基于PyTorch平台，整合了视觉变换器和SLAM技术，可从单一视频中提取精确的人体运动和姿态数据。WHAM在3DPW和EMDB等多个基准数据集上展现出卓越性能，为人体动作分析和计算机视觉研究开辟了新途径。

Parts2Whole - 多参考框架实现可控人像生成

GithubParts2Whole人像生成参考框架开源项目深度学习计算机视觉

Parts2Whole提出新型框架,利用多个参考图像生成定制人像。该框架包含语义感知外观编码器和多图像条件生成的共享自注意力机制,能精确选择人体部位实现高度可控生成。项目开源全套代码、模型和数据集,为人像生成研究提供完整解决方案。

detr-resnet-50-panoptic - DETR模型：结合ResNet-50的端到端目标检测与全景分割

DETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型目标检测计算机视觉语义分割

DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型，融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练，支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制，DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上，模型展现出优秀性能：框AP为38.8，分割AP为31.1，全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。

CenterSnap - 单镜头多物体3D重建与姿态估计技术

3D重建6D姿态估计CenterSnapGithub多物体检测开源项目计算机视觉

CenterSnap是一个开源的深度学习项目,致力于单镜头多物体3D重建和姿态估计。该技术能在单次拍摄中同时完成多个物体的3D形状重建、6D姿态和尺寸估计。项目提供了完整的训练和推理代码,以及预处理数据集,方便研究人员复现结果和开展进一步研究。CenterSnap在机器人抓取和场景理解等领域有潜在应用价值。

D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用

D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏

D-FINE是一款实时物体检测工具，通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化（FDR）以及引入全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），在不增加推理和训练成本的情况下，提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力，对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。

awesome-6d-object - 6D物体姿态估计与重建资源汇总

3D重建CVPRGithub开源项目深度学习物体姿态估计计算机视觉

这个项目整理了6D物体姿态估计、单视图3D物体重建和3D手-物体姿态估计领域的重要资源。内容包括arXiv论文、期刊会议论文、学位论文、数据集、研讨会和挑战赛信息。资源按年份和会议分类,涵盖2014年至今的研究进展,为相关研究人员提供了全面的参考。

HumanSD - 基于骨骼引导的人体图像生成模型

GithubHumanSDStable Diffusion人物图像生成开源项目扩散模型骨架引导

HumanSD是一个基于骨骼引导的扩散模型，用于生成可控的人体图像。该模型通过热图引导去噪损失对稳定扩散模型进行微调，增强了骨骼条件的控制能力，同时减轻了灾难性遗忘。HumanSD在三个大规模人体数据集上训练，其中两个是新建立的。相比现有方法，HumanSD在复杂姿势、绘画风格、多人场景和细节方面表现更佳。

Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架，提升环视感知能力

3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉

这是一个创新的稀疏查询框架，专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询，并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术，有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上，展现出优异的性能，推动了环视3D目标检测技术的发展。

2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成

3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云

该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。

ml-hugs - 从单个视频重建可动画化人体和场景的3D技术

3D重建GithubHUGS人体高斯分层动画生成开源项目神经辐射场

HUGS是一种利用神经辐射场的计算机视觉技术，能从单个视频重建背景场景和可动画化的人体3D表示。该开源项目提供完整实现，包括数据准备、模型训练和评估脚本。HUGS支持三种训练模式：联合人体和场景、仅人体以及仅场景，适用于多种应用场景。在PSNR、SSIM和LPIPS等指标上，HUGS展现了优异的性能，为人体动画和场景重建研究提供了新思路。

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