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实时人脸姿态估计,使用ONNX Runtime和OpenCV进行处理

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。

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。
gdrnpp_bop2022 - GDRNPP:BOP挑战赛获奖的6D物体姿态估计算法
6D姿态估计BOP Challenge 2022GDRNPPGithub姿态优化开源项目目标检测
GDRNPP_BOP2022是一个在ECCV'22 BOP挑战赛中获得多项大奖的6D物体姿态估计算法。该项目采用域随机化技术、ConvNext骨干网络和双重掩码头,并结合深度信息进行姿态优化。项目提供完整的训练和测试代码,涵盖目标检测、姿态估计和优化,为计算机视觉研究提供高性能的6D姿态估计工具。
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。
aruco-markers - ArUco库实现增强现实标记检测和姿态估计
ArUcoGithubOpenCV增强现实姿态估计开源项目计算机视觉
本项目基于OpenCV 4和ArUco库,提供增强现实标记检测和姿态估计功能。包含标记生成、检测、相机校准、姿态估计和3D渲染等模块,并附有详细文档。适合从事计算机视觉和增强现实研究的开发者使用。
insightface - 综合人脸分析开源工具库
GithubInsightFace人脸对齐人脸检测人脸识别开源项目深度学习
InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。
face-alignment - 高精度2D与3D人脸标志检测工具
2D特征点3D特征点Face AlignmentGithub开源项目深度学习面部识别
本项目基于FAN的先进深度学习方法,提供高精度的2D和3D人脸标志检测。支持多种面部检测器,并可在CPU和GPU上运行。用户可通过pip或conda安装,并能处理整目录图像。适用于Python 3.5+,推荐使用CUDA GPU以获得最佳性能。欢迎贡献和反馈,详情请参阅原始论文及项目页面。
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。
tensorflow-101 - 面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用的深度学习教程
GithubTensorFlow年龄和性别预测开源项目情感识别深度学习面部识别
该项目提供详尽的深度学习教程,包括面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用。用户可以获取源代码和逐步教程,并使用Kaggle数据集进行训练。涵盖先进的识别模型如VGG-Face、FaceNet和DeepFace,适用于大规模数据集。此项目为深度学习开发者提供全面的学习资源,从基础到实战。
ONNX-YOLOv8-Object-Detection - 将YOLOv8模型转换为ONNX格式的方法
GPUGithubONNXYOLOv8开源项目模型转换目标检测
本项目提供了一种将YOLOv8模型转换为ONNX格式的高效方法,支持在NVIDIA GPU或CPU上进行对象检测。确保输入图片尺寸与模型要求一致,以获得最佳检测精度。项目配有详细的安装指南和推理示例,包括图片、摄像头和视频推理,方便开发者快速上手并应用于实际场景。
onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具
GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速
ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具,兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统,通过硬件加速和图优化实现最佳性能,显著提升模型推理和训练速度,尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。
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