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AiOS

先进的全流程人体姿态与形状估计框架

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。

RSN - 高效聚合特征实现精确人体姿态估计
COCO数据集GithubRSN关键点检测姿态估计开源项目计算机视觉
RSN项目提出Residual Steps Network姿态估计方法,通过聚合同一空间尺度特征获得精细局部表示,实现精确关键点定位。项目引入Pose Refine Machine注意力机制进一步优化关键点位置。RSN在COCO和MPII基准测试中取得领先结果,并在2019年COCO关键点挑战赛中获得第一名和最佳论文奖。该方法在多人姿态估计任务中展现出优异性能。
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。
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。
goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目
3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉
Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。
Motion-X - 丰富表现力的3D全身人体动作数据集
GithubMotion-XSMPL-X人体动作数据集多模态开源项目表情动作
Motion-X是一个大规模的3D全身人体动作数据集,包含15.6M个全身姿势和81.1K个动作片段的SMPL-X参数注释。数据集提供动作标签、文本标签及RGB视频、音频等多模态信息。Motion-X支持文本驱动的3D人体动作生成、全身网格恢复等多种任务。通过整合现有数据集并添加在线视频数据,Motion-X为人体动作研究提供了丰富的资源。
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。
multi-hmr - 单次处理实现多人全身3D人体网格重建
GithubMulti-HMR人体网格重建多人检测开源项目深度学习计算机视觉
Multi-HMR是一种高效的单次处理模型,用于多人全身人体网格重建。该模型仅需一张RGB图像输入,即可在相机空间中重建多个人的3D模型。项目在BEDLAM、EHF等多个数据集上实现了领先性能,并提供预训练模型和演示代码,可应用于图像中的多人3D重建任务。
RoHM - 基于扩散模型的稳健人体运动重建系统
AMASS数据集GithubRoHMSMPL-X人体动作重建开源项目扩散模型
RoHM是一个基于扩散模型的人体运动重建系统。它可以从含噪声和遮挡的输入数据中,在统一的全局坐标系下重建完整合理的人体运动。该系统将任务分为全局轨迹和局部运动两部分,并采用创新的条件模块捕捉二者关联。RoHM在多个标准数据集上表现优异,为人体运动重建研究提供了新的解决方案。
HumanArt - 多场景人体数据集助力计算机视觉研究
GithubHuman-Art人体姿态估计人工智能开源项目数据集计算机视觉
Human-Art数据集包含50,000张来自20个场景的图像,涵盖自然和人工环境中的2D和3D人体表现。该数据集提供人体边界框、21个2D关键点、自接触关键点和描述文本等标注,旨在推进多场景人体检测、姿态估计和3D重建等任务。Human-Art的多样性有助于提高模型在实际应用中的特征提取和人体理解能力,同时支持跨域应用和可控人体图像生成。
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。
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