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基于轻量化的OpenPose深度学习模型的多人实时姿态估计与跟踪

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简介：
本研究提出了一种优化版的OpenPose模型，适用于实时环境下的多人姿态识别和追踪任务，特别针对计算资源有限的应用场景进行改进。通过减少模型复杂度及参数数量，实现在保证准确性的同时显著提高处理效率和速度。 一个轻量化模型在经典OpenPose基础上进行了改进，适用于多人实时姿态估计，并能记录每个人的ID进行跟踪。该深度学习模型的网络结构简单化，便于集成到Python或C++环境中，非常适合计算机视觉研究者深入探索。

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  • 基于轻量化的OpenPose深度学习模型的多人实时姿态估计与跟踪
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    本研究提出了一种优化版的OpenPose模型，适用于实时环境下的多人姿态识别和追踪任务，特别针对计算资源有限的应用场景进行改进。通过减少模型复杂度及参数数量，实现在保证准确性的同时显著提高处理效率和速度。 一个轻量化模型在经典OpenPose基础上进行了改进，适用于多人实时姿态估计，并能记录每个人的ID进行跟踪。该深度学习模型的网络结构简单化，便于集成到Python或C++环境中，非常适合计算机视觉研究者深入探索。
     
  • RealTime3DPoseTracker-OpenPose: 利用OpenPose和Python进行实时三维姿态跟踪（基于RealSens）
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    简介：RealTime3DPoseTracker-OpenPose是一个利用OpenPose与Python实现的实时三维人体姿态跟踪项目，专为Intel RealSense摄像头设计，适用于各类姿势分析应用。 使用OpenPose、Python机器学习工具包以及Realsense和Kinect库进行实时3D姿势跟踪和手势识别。 安装步骤： 1. 安装OpenPose及PyOpenPose，硬件需求：4 GPU，GeForce GTX 1080；操作系统要求：Ubuntu 16.04。 2. 克隆OpenPose存储库：“git clone”命令克隆项目代码。 3. 使用“git reset --hard #version”将OpenPose版本重置为指定提交的版本。 4. 下载并安装CMake GUI，使用以下命令进行：sudo apt-get install cmake-qt-gui 5. 安装CUDA 8。
     
  • PyTorch-OpenPose-Master: 人体姿态与身体识别的深度学习框架
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    PyTorch-OpenPose-Master是一款基于PyTorch的人体姿态估计深度学习工具包，专为实时高精度的身体关键点检测和姿势分析设计。 本例程是我研究生阶段完成的一个小项目，使用了Pytorch的深度学习框架进行人体姿态识别，能够实现头部和身体骨架的识别。在图像处理方面加入了OpenCV包来进行相关操作，希望能对大家有所帮助。
     
  • 基于深度学习的人体姿势估计：MATLAB中的深度学习示例
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    本教程介绍如何使用MATLAB和深度学习技术进行人体姿态估计。通过实践示例，读者将掌握从数据预处理到模型训练与评估的完整流程。 本示例将深入探讨“基于深度学习的人体姿势估计”，这项技术利用机器学习中的深度学习方法来识别图像中人体各部位的位置。MATLAB作为一个强大的数学计算与数据分析平台，为该领域的研究提供了丰富的工具库。 首先了解深度学习的概念：它是机器学习的一个分支，通过模仿人脑神经网络的工作原理，并使用多层非线性处理单元从数据中提取特征表示。在进行人体姿势估计时，常用的模型包括卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），以及更先进的结构如U-Net或PoseNet。 MATLAB的深度学习支持涵盖了预训练模型、自定义模型设计与优化、代码生成及部署等环节。本示例可能包含以下步骤： 1. 数据准备：在开始训练之前，需要收集并标注大量含有不同人体姿势的图像数据，并将其划分为训练集、验证集和测试集。 2. 模型选择与预处理：MATLAB提供了多种预训练模型（如ResNet或VGG），可以进行微调以适应特定任务。此外还需对原始图像做缩放及归一化等操作，确保它们符合模型输入要求。 3. 训练与优化：使用深度学习工具箱配置适当的损失函数和优化器，并开始训练过程。监控过程中需关注损失值的变化情况以便及时调整参数设置。 4. 结果可视化：MATLAB提供了强大的绘图功能来展示原始图像、预测的关节位置及其误差，便于分析模型表现及存在问题。 5. 代码生成与部署：完成训练后可以将深度学习模型转换成可执行程序。利用MATLAB提供的工具可以直接输出C++或CUDA格式的源码文件，方便移植到嵌入式设备或者服务器上进行实际应用。 在特定目录下可能包含以下内容： - 数据集：用于训练、验证和测试的人体姿势图像。 - MATLAB脚本：包括模型构建、训练流程及性能评估的相关代码。 - 预处理脚本：负责对原始数据执行必要的变换操作，使其满足输入要求。 - 模型定义文件：描述了所使用的深度学习架构细节信息。 - 结果记录：保存了整个开发周期内生成的所有结果和可视化图表。 通过此示例的学习过程，你将能够掌握如何利用MATLAB平台实现人体姿势估计任务，并了解模型的工作机制以及将其部署到实际应用的方法。这不仅能提升你的编程技能，还能帮助深入理解计算机视觉领域的最新技术进展。
     
  • 基于深度学习的多目标跟踪（DeepSORT_YOLOv3）
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    本研究结合了YOLOv3与DeepSORT算法，提出了一种高效的多目标跟踪系统，利用深度学习技术提升物体检测和跟踪精度，在复杂场景中实现稳定、准确的目标追踪。 deep_sort_yolo3进行的多目标跟踪效果不错，在1080ti上可以做到实时。如果有不会训练模型的朋友，欢迎私聊交流。
     
  • 基于深度学习的三维人体姿态估算技术.pdf
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    本文探讨了利用深度学习方法进行三维人体姿态估计的技术与应用，分析了当前研究中的挑战及解决方案。 基于深度学习的三维人体姿态估计技术在过去几年取得了显著的进步，在计算机视觉与机器学习领域尤其突出。这项技术近年来成为研究热点之一，它能够捕捉并识别人体动作语言，并提供更加灵活便捷的人机交互方式。该技术的应用范围广泛，包括虚拟现实、自动驾驶、行为监测和医疗健康等领域。 三维人体姿态估计的目标是通过传感器数据获取在三维空间中人体的形状与动态信息。这项技术可以在多个领域得到应用，例如，在虚拟现实中可以减少对穿戴式设备的需求，并能快速模拟生成逼真的虚拟人物形象，以增强用户体验的真实感及沉浸度；而在医疗康复方面，则可以通过评估患者的运动能力来支持医生的工作并提供大量有价值的病例数据。 本段落首先介绍了三维人体姿态估计的基本概念以及技术面临的挑战。接着按照输入数据类型、任务目标和原理等特征对现有方法进行了分类，并讨论了使用RGB图像与RGB-D图像进行深度学习的最新进展，同时概述了一些典型应用及未来的发展趋势。 在基于深度学习的人体姿态估计领域中主要有两类技术：一类是采用RGB图像作为输入来输出三维人体模型或网格图；另一类则利用RGB-D传感器数据来进行同样的任务。这些方法通常依赖于卷积神经网络（CNN）以提取特征，并通过反向传播算法优化参数，或者使用生成对抗网络（GAN）进行3D姿态的建模。 总的来说，基于深度学习的人体姿态估计技术在多个领域具有广泛的潜在应用价值，其未来发展前景十分广阔。
     
  • 基于TensorFlow的视频目标跟踪深度学习模型设计
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    本项目采用TensorFlow框架，致力于开发先进的深度学习模型以实现高效的视频目标跟踪技术。通过创新算法优化，提高模型在复杂场景下的适应性和准确性。 深度学习的发展面临训练模型复杂及数据集庞大的挑战。本段落利用Google最新开源的TensorFlow软件平台构建了专门用于视频目标跟踪的深度学习模型。文中概述了深度学习的基本原理以及TensorFlow的独特特性，并详细阐述了基于该平台设计的深度学习模型框架结构，同时使用VOT2015标准数据集中提供的数据进行了相应的实验验证。 通过实证研究证明，所提出的模型不仅具备高效的计算性能和准确的目标识别精度，还能够灵活调整网络架构以迅速定位最优化配置。这使得它在完成视频目标跟踪任务时表现出色。
     
  • 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。
     
  • 最新的《深度学习人体姿态估计》综述论文
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    本论文为最新的人体姿态估计研究提供全面综述，深入探讨了基于深度学习的方法在该领域的应用与进展。 人体姿态估计的目标是通过图像或视频数据来定位人体部位，并构建人体表征（如人体骨架）。在过去十年里，这一领域受到了越来越多的关注，并被广泛应用于人机交互、运动分析、增强现实及虚拟现实等众多场景中。
     
  • zed-openpose: 实时3D多人姿态捕捉利用OpenPose与ZED摄像头
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    Zed-OpenPose是一款结合了OpenPose和ZED摄像头技术的实时应用，专注于实现高效、准确的三维多人姿态捕捉。 OpenPose与ZED的结合示例展示了如何使用深度学习框架从单个2D图像中检测骨骼，并利用ZED提供的3D信息来定位关节。输出结果为骨骼的3D视图。 要安装并配置此示例，可以将其放入文件夹内或通过cmake编译和安装OpenPose，以便在任何位置进行编译使用。以下是使用cmake安装过程： 1. 克隆存储库： ``` git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/ ``` 2. 构建并安装它： ``` cd openpose mkdir build cmake .. # 这个过程可能需要一些时间 make -j8 sudo make install 该示例还需要ZED SDK 3，请按照相应说明进行配置。