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MESSIDOR-2 是一个用于姿态估计的系统。

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简介：
许多朋友通过私信向我咨询了这份数据集，我发现每次下载过程都相当顺利。此前，我曾因更换电脑而无法满足您的需求，但现在我将数据集统一打包后，会在这里分享给大家，供大家根据自己的需要自由取用。请注意，MESSIDOR-2包含的某些文件体积较大，由于每次上传的文件大小限制仅限于1000MB以下，因此我将数据集分成了三个部分——part 0、part 1 和 part 2 进行上传。目前您所处的页面为part 2。

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  • MESSIDOR-2+
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    MESSIDOR-2+ 是一项旨在深化糖尿病视网膜病变筛查与诊断的研究项目，利用人工智能技术提升早期检测率和治疗效果。 好多朋友私信我要 MESSIDOR-2 和 MESSIDOR 数据集，这个数据集我每次下载都很方便的呀。之前有人问我要过，但是我现在换电脑了手头没有，这次我就统一打包发在这里，大家可以按需取走吧。 PS：MESSIDOR-2 的几个文件比较大，需要分多次上传，这里已经分成三次part 0、1 和 2 ，这里是part1。
     
  • Python-MobilePose：一个基于PyTorch的轻量级单人姿态估计框架
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    Python-MobilePose是一款采用PyTorch开发的轻量级人体姿态估计工具，专为实时处理和移动设备设计，适用于单人姿态识别任务。 MobilePose 是一个轻量级的单人姿态估计框架，基于 PyTorch 实现。其目标是提供模型训练、推理和评估接口，并配备多种数据增强选项的数据采集器。最终经过训练的模型能够在速度、大小和精度方面满足移动设备的基本需求。
     
  • 相机位姿估计（一）：基于四个特征点的相机姿态估算及随文示例演示
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    本文探讨了利用四个特征点进行相机姿态估计的方法，并通过实例展示了具体的计算过程和应用。 相机位姿估计1：根据四个特征点估计相机姿态。随文Demo使用opencv基于特征点估计位姿。
     
  • AlphaPose：精准的多人姿态估计系统（Python）
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    简介：AlphaPose是一款基于Python的先进工具，专门用于实现高效、准确的多人姿态识别与跟踪，在计算机视觉领域表现卓越。 AlphaPose 是一种高精度的多人姿态估计系统，在COCO数据集上实现了72.3 mAP（比Mask-RCNN高出8.2个百分点），在MPII数据集上的mAP值达到了82.1，是首个实现如此高水平表现的开源系统。为了将同一个人的所有姿势关联起来，AlphaPose 提供了一个名为 Pose Flow 的在线姿态跟踪器，并且它还是第一个在 PoseTrack 挑战数据集中展示性能的系统。 以下是 AlphaPose 过去的一些重要发布和更新： - 2019 年 12月：发布了 v0.3.0 版本，实现了更小模型与更高精度。 - 2019年4月：AlphaPose 的 MXNet 版本正式推出，在 COCO 验证集上以每秒处理23帧的速度运行。 - 2019 年2月：CrowdPose 已被集成到 AlphaPose 中，进一步增强了系统功能。 - 2018年12月：发布了 PoseFlow 的通用版本，速度比之前快了三倍，并支持姿势跟踪结果的可视化展示。 - 2018年9月：AlphaPose v0.2.0 版本发布，在COCO验证集上以每秒处理20帧的速度运行（平均每张图像4.6人）并达到71mA。
     
  • MESSIDOR-2增强版
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    MESSIDOR-2增强版是MESSIDOR项目的一个升级版本，该项目旨在通过大规模眼底图像数据集推动糖尿病视网膜病变自动检测技术的发展与应用。 好多朋友私信我要 MESSIDOR-2 和 MESSIDOR 数据集。这个数据集我每次下载都很方便的，之前有人问过我就没在手头，现在换电脑了，这次统一打包发在这里，请大家按需取走吧。 PS：MESSIDOR-2 的几个文件比较大，上传时需要分三次part 0、1 和 2 进行。这里先提供 part0。
     
  • Python中的PyTorch实现：用于3D人体姿态估计
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    本项目利用Python和深度学习框架PyTorch，专注于开发与优化针对3D人体姿态估计问题的解决方案。通过构建高效神经网络模型，我们致力于准确捕捉并预测复杂的人体动作，从而为虚拟现实、动画及运动分析等领域提供强有力的技术支持。 用于3D人体姿态估计的PyTorch实现采用Python编写。
     
  • 人类姿态估计论文：2D与3D人体姿势估计
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    本文综述了人类姿态估计领域的研究进展，重点探讨了二维和三维人体姿势估计的关键技术、挑战及未来发展方向。 人的姿势估计文件涵盖2015年11月至2016年2月期间的研究成果，其中包括利用其他联合关节的3D深度卷积描述符进行动作识别，并采用了使用深度共识投票的人体姿势估计方法以及通过卷积部分热图回归来实现人体姿态估计。此外，还介绍了用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络、DeeperCut模型（更深入、更强壮且更快的多人姿势估计算法）、迈向视点不变性的3D人类姿势估计研究和基于贝叶斯图像的方法进行3D姿势估计。 2016年5月的研究成果包括保持不变SMPL，该方法能够从单个图像中自动估算出3D人体姿态及形状。另外，还有针对3D人体姿势估计算法的顺序方法——身体关节定位与标识分离技术。 在没有具体提及联系方式的情况下，继续介绍2016年9月至2017年2月期间的研究成果：其中包括使用CRF-CNN对人体姿势估计中的结构化信息进行建模的方法以及采用MoCap指导的数据增强方式来进行野外环境下的3D姿态估计算法改进。
     
  • 利用OpenPose进行人体姿态估计
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    《利用OpenPose进行人体姿态估计》：本文介绍了基于深度学习框架的人体姿态估计算法OpenPose，并详细探讨了其工作原理、技术特点及应用场景。 内容概要：本段落主要介绍如何利用开源的OpenPose库来实现对人体19个部位点的识别功能。适用人群为人力资源姿态识别初学者以及对OpenPose感兴趣的入门者。在使用场景方面，可以应用于工厂工人操作规范检测和指导效果评估等场合。
     
  • 关于开放姿势的人体姿态估计研究论文
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    本文深入探讨了开放姿势下人体姿态估计的技术挑战与解决方案，旨在提高模型在复杂场景中的适应性和准确性。通过分析现有方法的局限性，并提出创新算法以应对各种非标准姿势的识别难题，为该领域的进一步发展提供了新的视角和思路。 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 是一篇关于人体姿态估计的论文，该研究提出了一种使用部分亲和场进行实时多人二维姿态估计的方法。