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PoseTracker

领先的实时人体姿态估计与动作分析API

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。

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。
MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统
3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MonocularTotalCapture是一个开源项目,旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态,采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果,项目提供完整的安装使用指南,为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具,仅限非商业研究使用。
PREFIT.AI - 智能健康管理平台 集成多种运动追踪
AI工具健康数据健身追踪运动时长运动记录锻炼类型
PREFIT.AI集成多种运动类型追踪功能,包括步行、跑步、骑行等。平台利用人工智能技术分析运动数据,提供个性化健康建议。支持制定健身计划、监测进度和实时反馈。除体能训练外,还涵盖瑜伽、冥想等活动,致力于全面的健康管理。
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。
FoundationPose - 创新性6D物体姿态估计与跟踪的统一框架
6D物体姿态估计FoundationPoseGithub开源项目机器人应用物体跟踪计算机视觉
FoundationPose是一个统一的6D物体姿态估计和跟踪框架,支持基于模型和无模型两种方式。该框架无需微调即可应用于新物体,通过大规模合成训练、大型语言模型辅助和创新架构实现强大泛化能力。在多个公共数据集的评估中,FoundationPose在challenging场景下显著优于现有方法,即使减少假设也能达到与实例级方法相当的效果。
face-api - AI人脸检测与识别、年龄性别情感预测,适用于浏览器和NodeJS
FaceAPIGithubNodeJSTensorFlow/JS人脸识别开源项目浏览器
该项目基于TensorFlow/JS,提供高级人脸检测、旋转跟踪、识别人脸、预测年龄、性别和情感功能,适用于浏览器和NodeJS环境。项目提供在线演示、详细文档和教程,以及多种使用场景的示例代码,帮助开发者快速上手和集成。无论是静态图片还是实时摄像头数据处理,均能提供精准高效的结果。
AiOS - 先进的全流程人体姿态与形状估计框架
AiOSGithubSMPL-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
AiOS是一个创新的人体姿态和形状估计框架,采用全新的全流程方法。该项目通过三阶段的渐进式处理,实现高精度的SMPL-X参数回归。AiOS支持多人场景分析,并能有效处理复杂遮挡情况。在AGORA和BEDLAM等多个基准数据集上,AiOS展现出卓越的性能表现。这一开源项目为计算机视觉和人机交互等领域提供了有力的研究工具。
Webcam Motion Capture - AI网络摄像头动作捕捉软件
3D虚拟形象AI工具AI虚拟主播VTuber动作捕捉实时跟踪
Webcam Motion Capture是一款基于AI技术的动作捕捉软件,利用普通网络摄像头实现全身、手指和面部表情的追踪。无需昂贵设备,用户即可成为虚拟主播,实时捕捉手部动作、头部运动和面部表情。该软件兼容多种VTuber应用,也可用于动画制作。自2021年11月发布以来,已吸引118个国家超过22600名用户使用。
OnePose_Plus_Plus - 关键点自由的单次目标姿态估计方法
3D重建GithubOnePose++开源项目物体姿态估计神经网络计算机视觉
OnePose++是一种目标姿态估计方法,无需CAD模型和预定义关键点。该方法通过结构光重建和深度学习,实现单次拍摄即可估计物体姿态。项目提供训练、推理和演示代码,支持OnePose和OnePose_LowTexture数据集,可扩展至LINEMOD数据集。OnePose++在计算机视觉和机器人领域有潜在应用价值。
PHALP - 基于3D外观、位置和姿态预测的人体跟踪技术
3D外观预测GithubPHALP人体跟踪位置预测姿态预测开源项目
PHALP是一个开源的3D人体跟踪项目,利用人体3D外观、位置和姿态预测实现精确跟踪。该项目提供完整代码实现,包含安装指南、演示代码、数据集准备和评估工具。PHALP可处理视频文件、YouTube视频和图像目录等多种输入源,并具备多样化的可视化功能。这一工具为人体动作分析和计算机视觉研究提供了有力支持。
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