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基于PyTorch的Python-Hopenet头部姿态估计实现

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • PyTorch下Python实时多人姿态估计项目实现
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    本项目基于PyTorch框架，采用Python语言实现实时多人姿态估计功能。通过深度学习技术处理视频流数据，精准捕捉人体关键点信息，在线展示动态姿态变化。 PyTorch实时多人姿态估计项目的实现。
     
  • FacePose_pytorch：基于PyTorch的头部姿态估计(SOTA实时性能)及情感检测工具...
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    FacePose_pytorch是一款先进的PyTorch工具包，专注于实时头部姿态估计和面部表情分析，提供卓越的精度与速度，在同类应用中处于领先地位。 FacePose_pytorch 是一个使用 PyTorch 实现的实时头姿势估计（偏航、侧倾、俯仰）与情绪检测工具，具有最先进的性能表现，并且易于部署及操作，能够提供高精度的结果以解决面部检测的各种问题。其特点包括极简的设计和高效的运行速度。 更新日志如下： 2020年12月：我们改进了人脸关键点算法，在CPU或移动设备上也能实现实时估计468个3D人脸地标。 2020年11月：该技术已应用于两种产品中，一种是儿童在线教育平台，用于检测孩子是否专心听讲；另一种是在会议和教室环境中评估演讲者的质量。头部角度及面部表情的识别准确性达到了世界领先水平。 尽管如此，由于某些原因，目前仅提供预测代码的开源版本。未来我们将继续发布更多内容。
     
  • 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。
     
  • 头部姿态估计-PnP问题.zip
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    本项目探讨了计算机视觉中的PnP（Perspective-n-Point）问题，专注于通过已知三维坐标和对应的二维图像点来估算相机的姿态。包含多种算法实现与比较分析，适用于机器人视觉、增强现实等场景研究。 PnP问题的求解方法包括P3P、直接线性变换（DLT）、EPnP以及UPnP等多种方式，此外还有非线性的Bundle Adjustment。旋转平移矩阵T共有12个维度，因此至少需要6对匹配点才能实现矩阵T的线性求解，这种方法被称为DLT。当提供的匹配点多于6对时，则可以采用SVD等方法来解决超定方程并寻找最小二乘解。
     
  • 基于Python和CoreML的人体姿态估计实现
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    本项目采用Python及CoreML框架，致力于开发人体姿态估计系统，旨在通过机器学习技术识别与分析图像中的人体动作和姿势。 在IT行业中，Python是一种广泛应用的编程语言，在数据科学、机器学习以及人工智能领域尤其突出。Core ML是Apple开发的一个框架，用于将机器学习模型集成到iOS、iPadOS及macOS等平台中运行。本项目通过结合Python的强大灵活性和Core ML的高度效率，实现了人体姿态估计功能，并将其部署在移动设备上以提供实时的人体姿态识别。 理解人体姿态估计的核心概念至关重要：这是一种计算机视觉技术，旨在检测并跟踪图像或视频中人体各个关节的位置。这项技术被广泛应用于运动分析、虚拟现实及医疗健康等领域。在这个项目里，我们将利用Python来处理和预处理数据，并借助Core ML将训练好的模型部署到iOS设备上。 在机器学习方面，Python的作用主要体现在数据的预处理、模型训练以及评估等方面。开发者通常使用如NumPy、Pandas和Matplotlib等库来进行数据分析与可视化工作；对于深度学习任务，则可能采用TensorFlow或Keras等框架来构建神经网络架构，例如用于姿态估计工作的卷积神经网络（CNN）。 Core ML允许将预训练的机器学习模型导入iOS应用中使用，并支持多种主流框架如TensorFlow和Keras所生成的模型。它提供了一套API使在移动设备上运行预测变得简单且高效，包括实时的人体姿态检测功能。 该项目的关键组成部分可能包含： 1. 数据集：为了训练人体姿态估计模型，需要一套标注好的数据集，其中包含了不同姿势下的人体图像及其对应的关节位置信息。 2. 模型训练：使用Python和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建并训练能够识别人体关键点的模型。这通常涉及到卷积层、池化层以及全连接层等网络结构的设计与优化工作。 3. 模型转换：完成模型训练后，利用Core ML Tools将该模型转化为可在iOS设备上运行的形式。 4. iOS应用开发：使用Swift或Objective-C编写应用程序，并通过调用Core ML API实现实时姿态预测功能。这一过程包括从摄像头捕获图像数据、将其输入至模型进行处理及解析输出结果等步骤。 5. 测试与优化：在实际硬件环境下测试软件性能，依据反馈调整模型复杂度以达到最佳精度和速度之间的平衡。 通过本项目的学习，开发者将能够掌握如何结合Python强大的机器学习能力与Core ML的移动端部署技术，从而实现高效且低延迟的人体姿态估计。这对于希望在其移动应用中集成类似功能的人来说是非常有价值的参考资料。
     
  • 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