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Deep-Head-Pose：利用PyTorch实现的头部姿态估算深度学习方法

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简介：
Deep-Head-Pose是基于PyTorch框架的一种先进的头部姿态估计算法，通过深度学习技术精确捕捉和分析面部旋转角度。 Hopenet是一个准确且易于使用的头部姿势估计网络，在300W-LP数据集上进行了训练，并在真实环境中展示了良好的定性性能。关于方法和定量结果的详细信息，请参考CVPR Workshop的相关资料。 要使用Hopenet，您需要安装特定软件包（除了常用的numpy库之外）。运行该模型目前还需要一个GPU的支持。如果您想通过dlib人脸检测在视频上进行测试（可能会出现头部中心跳跃的情况），可以执行以下命令：python code/test_on_video_dlib.py --snapshot PATH_OF_SNAPSHOT --face_model PATH

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  • Deep-Head-Pose：利用PyTorch实现的头部姿态估算深度学习方法
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    Deep-Head-Pose是基于PyTorch框架的一种先进的头部姿态估计算法，通过深度学习技术精确捕捉和分析面部旋转角度。 Hopenet是一个准确且易于使用的头部姿势估计网络，在300W-LP数据集上进行了训练，并在真实环境中展示了良好的定性性能。关于方法和定量结果的详细信息，请参考CVPR Workshop的相关资料。 要使用Hopenet，您需要安装特定软件包（除了常用的numpy库之外）。运行该模型目前还需要一个GPU的支持。如果您想通过dlib人脸检测在视频上进行测试（可能会出现头部中心跳跃的情况），可以执行以下命令：python code/test_on_video_dlib.py --snapshot PATH_OF_SNAPSHOT --face_model PATH
     
  • Android源码 APK：人脸姿态估计（头部朝向 - Head Pose Estimation）
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    本项目提供一个基于Android平台的人脸姿态估计算法实现，通过分析摄像头捕捉到的图像数据，估算用户的头部方向和角度。利用开源APK形式展示技术细节与应用效果。 人脸姿态估计头部朝向（HeadPose Estimation）- Android源码.apk
     
  • 基于PyTorch的Python-Hopenet头部姿态估计实现
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    本项目利用PyTorch框架实现了Python版本的Hopenet头部姿态估计算法，适用于面部识别和增强现实等领域。 Hopenet是一个精确且易于使用的头部姿态估计网络。该模型已在300W-LP数据集上进行训练，并在实际测试中表现出良好的性能。
     
  • 头部姿态估计：利用OpenCV处理PNP问题的方法
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    本文章介绍了一种基于OpenCV库解决摄影机位姿估算（PNP）问题的方法，并详细讲解了如何进行头部姿态估计。 在计算机视觉领域中，姿势估计通常指的是对象相对于相机的相对方向。特别是“透视n点”问题（PNP问题）是姿态估计中的一个重要方面。 为了安装所需的包，请使用以下命令： ``` pip install -r requirements.txt cd models bash downloader.sh cd .. ``` 用法说明： - 从图像获取姿势：运行 `python head_pose_from_image.py -h`。 - 从网络摄像头获取姿势：运行 `python head_pose_from_webcam.py -f 1 -s 0`（其中 `-f` 参数设置焦距，例如为1；而 `-s` 参数用于选择设备源编号）。 - 可视化3D模型：使用命令 `python Visualize3DModel.py`。 以上是头部姿势估计在OpenCV中的应用示例。
     
  • Pytorch-Pose：基于Pytorch的姿势估计
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    Pytorch-Pose是一款使用Pytorch开发的开源库，专注于人体姿态识别和跟踪。它提供高效、灵活的姿态估计解决方案，适用于各种应用场景。 Pytorch-Pose是一个使用Pytorch进行姿势估计的项目。
     
  • C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8-Pose姿态估计算法的源代码
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    本项目提供了一套在Windows环境下利用C#和WinForms框架集成OpenVINO工具包，实现YOLOv8-Pose姿态估计模型高效部署的完整源代码。 【测试环境】 - 开发工具：Visual Studio 2019 - .NET框架版本：4.8 - OpenCvSharp库版本：4.8.0 - 使用OpenVinoSharp，无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行 请参考相关博客和视频演示以获取更多信息。
     
  • Deep-Cross-Modal-Hashing：在PyTorch中实现的深度学习交叉模态哈希
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    简介：Deep-Cross-Modal-Hashing是基于PyTorch框架的一种深度学习方法，用于实现高效的跨模态信息检索，通过生成紧凑的二进制码来表示不同类型的多媒体数据。 深层交叉模式哈希（torchcmh）是一个基于PyTorch构建的库，用于深度学习交叉模式哈希。 该库包含以下内容： - 数据可视化基线方法 - 多个数据读取API - 损失函数API 为了使用这个库，请先配置调用数据集。我已经整理了四个数据集（Mirflickr25k、Nus Wide、MS coco 和 IAPR TC-12），如果您需要这些数据集，可以在相应的数据集中下载mat文件和图像文件。 您可以创建自己的模型或利用现有的预训练模型进行使用。我们支持一些预训练的模型，请详细了解相关文档以获取更多信息。 所需依赖如下： - torch 0.1.8+ - pytorch 1.0.0+ - tqdm 4
     
  • AFLW2000头部姿态估算数据集
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    AFLW2000数据集是专为面部关键点检测与头部姿态估计设计，包含2000张人脸图像及其对应的68个关键点标注和旋转角度信息，广泛应用于计算机视觉研究。 AFLW2000是一个用于头部姿态估计的数据集，包含2000张人脸图像，每张图像都有相应的头部姿态标签。这个数据集被广泛应用于研究人脸姿态估计及相关领域的算法开发。
     
  • 深度度量学习方法在Chainer中的实现：Deep Metric Learning
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    本文章介绍了深度度量学习方法及其在Chainer框架下的具体实现方式，探讨了如何利用深度神经网络优化相似性度量。 在深度度量学习领域内有几种方法的实现包括：Proxy-NCA、N对损失（N-pair loss）、提升结构（lifted structuring）以及群集丢失（cluster loss）。此外，还有角度损失这一概念及其依赖关系。安装相关库时使用以下命令： ``` pip install cupy==4.2.0 pip install chainer==4.2.0 pip install fuel==0.2.0 pip install tqdm ```
     
  • PoseNFS: 基于 PyTorch 的 Pose Neural Fabrics Search (PNFS) 用于人体姿态估计...
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    PoseNFS是一款基于PyTorch框架开发的人体姿态估计算法工具。它采用Pose Neural Fabrics Search(PNFS)技术，有效提升了姿态估计的准确性和效率。 在人体结构的先验知识指导下搜索特定部位的基于细胞的神经结构（CNF）。这个存储库是我们的PyTorch实现论文的一部分。 安装依赖项： 通过pip install -r requirements.txt 安装 PyTorch (>=1.0.0) 和其他需要的包。 数据准备：我们按照相关步骤准备MPII和COCO数据集，请参考相应文档。 下载预训练模型： - ImageNet 预训练 Resnet-50 (23.5M) - MobileNet-V2（1.3M） - HRNet-W32-stem~stage3 (8.1M) 创建输出目录以保存每个实验的输出：`mkdir o` 训练模型： 使用命令行执行 `python train.py --cfg configs/example.yaml` 来启动训练过程。