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Pytorch-Pose：基于Pytorch的姿势估计

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • PyTorch-OpenPose：基于PyTorch的手与身体姿态估算实现
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    简介：PyTorch-OpenPose是一款利用PyTorch框架开发的身体和手部关键点检测工具，适用于实时人体姿态估计，支持多种应用场景。 pytorch-openpose 的 PyTorch 实施包括身体和手姿态估计，并且该模型直接从转换后的 caffemodel 导入。如果您感兴趣的话，也可以用相同的方法实现人脸关键点检测。请注意，人脸关键点检测器是基于 Simon 等人于 2017 年的研究成果开发的。OpenPose 使用身体姿势估计算法的结果来定位手部，请参考相关代码。 在本段落中提到的一个重要细节：为了将关键点检测应用于实际场景，我们需要一种生成边界框的方法。我们直接使用了 [29] 和 [4] 中提供的身体姿态估计模型，并通过手腕位置进行进一步的手部识别处理。
     
  • 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。
     
  • 基于Pytorch的实时多人姿态估计项目（Python版）
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    本项目利用Pytorch框架开发，旨在实现实时多人姿态估计功能。通过深度学习技术，准确识别视频中多个人体的姿态关键点，适用于多种应用场景。 Pytorch版本的实时多人姿态估计项目。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • Yolov8-Pose 姿势估计：站立识别与动作检测 - 站姿接口函数
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    简介：Yolov8-Pose 是一种先进的姿势估计工具，特别擅长于人体站立姿态和各种动作的精确检测。它提供了一套专门针对站姿分析优化的接口函数，便于开发者快速集成到项目中进行人体姿态识别和动作监测。 基于Yolov8-Pose的姿势估计模式实现站姿动作识别的Python接口及关键点pose模型的具体步骤可以参考博客中的介绍《yolov8-pose 姿势估计，站立识别》。该文章详细介绍了如何利用YOLOv8-Pose进行人体姿态的关键点检测，并在此基础上实现了对特定站姿动作的有效识别。
     
  • (A2J手部姿态估计模型源码)基于PyTorch框架.zip
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    本资源提供了一个基于PyTorch框架的手部姿态估计模型A2J的完整源代码，适用于手部关键点检测和手势识别研究。 ## 安装使用步骤 1. 安装依赖库：首先确保安装了Python环境，并按照项目文档中的要求安装必要的第三方包。 2. 下载并配置代码文件与预训练模型，根据具体需求进行相应的修改设置。 3. 运行示例脚本或编写自定义应用以测试手部姿态估计功能。
     
  • PyTorch实现的Python代码-用于3D人体姿态估计
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    本项目采用PyTorch框架编写，旨在进行3D人体姿态估计研究。通过处理深度学习模型训练与测试，以优化算法精度和效率为目标，适用于学术及开发用途。 用于3D人体姿态估计的PyTorch实现。