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强大的算法在人体姿态估计中的应用

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简介:
本研究探讨了先进算法在人体姿态估计领域的应用,通过深度学习等技术提高姿态识别精度与效率,为智能监控、虚拟现实等领域提供技术支持。 一种用于人体姿态估计的强大算法能够检测并定位人体的四肢、躯干及头部的位置,以支持更高层次的数据分析。提供的文件列表包括:parse_matlab目录及其内部的所有相关脚本与数据文件,如parseHorse.m, condenseLRResp.m等,并且包含一些辅助函数和工具,例如在util子目录下的imvq16.m、printSegs.m等。此外还有用于模型训练及测试的数据文件,比如horseModel.mat 和 peopleModel.mat 等。这些资源共同支持算法的实现与评估过程。

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客服
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  • 姿
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    本研究探讨了先进算法在人体姿态估计领域的应用,通过深度学习等技术提高姿态识别精度与效率,为智能监控、虚拟现实等领域提供技术支持。 一种用于人体姿态估计的强大算法能够检测并定位人体的四肢、躯干及头部的位置,以支持更高层次的数据分析。提供的文件列表包括:parse_matlab目录及其内部的所有相关脚本与数据文件,如parseHorse.m, condenseLRResp.m等,并且包含一些辅助函数和工具,例如在util子目录下的imvq16.m、printSegs.m等。此外还有用于模型训练及测试的数据文件,比如horseModel.mat 和 peopleModel.mat 等。这些资源共同支持算法的实现与评估过程。
  • Python姿
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    简介:本项目致力于开发基于Python的人体姿态估计算法,采用深度学习技术分析图像与视频中的人物姿势。该算法可应用于智能监控、虚拟现实及人机交互等多个领域。 这是基于Python的OpenCV人体动作姿态估计的源代码。
  • HRNet-works: 姿HRNet实践
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    本文介绍了HRNet在人体姿态估计算法中的应用实践。通过详细分析和实验验证,展示了HRNet框架在处理复杂人体姿态方面的优越性能。 2020年7月5日的消息来自Towards Data Science平台,介绍了HRNet与HigherHRNet在人体姿态估计中的应用。同年3月12日的支持消息提到对CrowdPose数据集的培训及测试支持;而2月份则有CHRPR2020会议接受HigherHRNet的相关报道。自去年11月起,代码和模型已经发布,并预告了更高版本的发布计划。 文章提出了一种新的自底向上的人体姿态估计方法——HigherHRNet,用于通过高分辨率特征金字塔学习尺度感知表示,以应对人体姿态估计算法在处理尺寸变化时所面临的挑战。这种方法配备有训练期间使用的多分辨率监督和推理阶段采用的多分辨率聚合技术,可以有效解决多人姿势估计中的比例问题,并且能够更精确地定位关键点。
  • 关于深度学习姿综述.pdf
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    本文为一篇关于深度学习在人体姿态估计领域应用的综述性文章,全面总结了当前该领域的研究进展、技术方法及面临的挑战,并展望未来的发展方向。 本段落综述了基于深度学习的人体姿态估计方法的研究进展。文章首先介绍了人体姿态估计的基本概念及其在计算机视觉领域中的重要性,随后详细回顾了近年来利用深度学习技术进行人体姿态估计的代表性工作和技术路线,并对各种方法进行了分类和对比分析。最后,探讨了该领域的未来研究方向和发展趋势。
  • DCPose: 深度双重连续网络姿(CVPR2021)
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    DCPose是一种用于人体姿态估计的深度学习模型,通过创新性的双重连续网络架构,在CVPR 2021上展示了卓越性能。 介绍 这是用于人体姿势估计的深度双重连续网络的官方代码。 在复杂情况下的多帧人体姿势估计具有挑战性。尽管最新的人体关节检测器已经在静态图像上取得了显著成果,但当应用于视频序列时,它们的表现仍然不尽如人意。常见的问题包括由于无法捕捉到视频帧间的时间依赖关系而导致处理运动模糊、视频散焦或姿态遮挡的能力不足。另一方面,在建模空间环境时直接使用常规递归神经网络在经验中遇到了困难,尤其是在应对姿势遮挡的情况下。 为解决这些问题,本段落提出了一种新颖的多帧人体姿态估计框架,该框架利用了视频帧间的大量时间线索来促进关键点检测。我们的方法包含三个模块化组件:姿势时间合并编码器用于生成有效搜索范围的关键点时空上下文;姿势残差融合模块计算双向加权的姿态残差;最后通过我们设计的姿势校正网络对这些结果进行处理,以优化姿态估计效果。 这种方法在大型基准数据集上展示了优越性能。
  • 姿Model.h5模型
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    本项目提供了一个基于深度学习的人体姿态估计Model.h5模型,用于从图像中检测关键点和分析人体动作。该模型经过大量数据训练,适用于多种应用场景,如运动分析、虚拟现实等。 文件网址:model.h5
  • PythonPyTorch实现:于3D姿
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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。
  • 姿论文:2D与3D姿
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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。
  • OpenPose进行姿
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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。