Advertisement

AlphaPose用于人体姿态的识别。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
AlphaPose 是一款高度精确的多人姿态估计系统，它成功地在 COCO 数据集上实现了 70 甚至更高的 mAP 值（具体为 72.3 mAP），这一数值远超 Mask-RCNN 的 8.2 个百分点。此外，该系统在 MPII 数据集上也展现出卓越的性能，能够达到 80+ mAP（82.1 mAP）。为了实现同一人物所有姿态的关联追踪，AlphaPose 还配备了一个名为 Pose Flow 的在线姿态跟踪器。值得一提的是，该跟踪器是首个在 PoseTrack 挑战数据集上取得 60+ mAP（66.5 mAP）和 50+ MOTA（58.3 MOTA）的开源在线姿态跟踪解决方案，其精度已成为现有技术中最佳的表现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • AlphaPose人体姿态检测
    优质
    AlphaPose是一款先进的人体姿态估计工具，通过深度学习技术准确识别图像和视频中的人物动作与姿势。 AlphaPose 是一个高精度的多人姿态估计系统，在COCO数据集上实现了72.3 mAP（超越Mask-RCNN 8.2个百分点），在MPII数据集上的mAP达到了82.1。此外，为了关联同一个人的所有姿态，AlphaPose提供了名为Pose Flow的在线姿态跟踪器，该工具在PoseTrack挑战赛的数据集中取得了66.5 mAP和58.3 MOTA的成绩，超过了现有的最佳技术精度。
     
  • 基于MATLAB的人体姿态识别（100%可用）
    优质
    本项目基于MATLAB开发人体姿态识别系统，通过分析图像或视频数据，准确捕捉并解析人体动作，适用于运动科学、虚拟现实等领域研究。 本教程使用MATLAB软件完成了人体姿态检测的代码搭建、训练及评估过程，并且利用训练好的模型可以进行单人或多人的人体姿态检测任务。可以在B站关注“小洋葱UP主”查看相关的代码教学视频。
     
  • 关于MediaPipe的人体姿态识别研究
    优质
    本研究聚焦于Google开发的MediaPipe工具库中的人体姿态识别技术，探讨其在动作捕捉、虚拟现实及增强现实等领域的应用与优化。 常见的关键点包括人脸关键点、人体骨骼关键点以及车辆关键点等。本质上来说，关键点是指在图像中标记物体特定部位的一个点。同时，关键点检测主要分为回归派、heatmap派和混合派三大类。
     
  • 基于TensorFlow的人体姿态识别实现
    优质
    本项目利用TensorFlow框架开发人体姿态识别系统，通过深度学习算法处理图像数据，精准捕捉并分析人体关键点位置信息。 使用TensorFlow实现人体姿态识别涉及利用深度学习技术来检测图像或视频中的关键点，并通过这些关键点之间的连接描绘出人体的姿态。这一过程通常包括数据预处理、模型训练以及结果的后处理等步骤，其中TensorFlow提供了强大的工具和库支持，使得开发者可以轻松构建复杂的神经网络架构以完成这项任务。
     
  • 基于人体骨骼姿态的姿势识别源码.zip
    优质
    本资源提供一套用于识别和分析人体姿势的代码包。通过检测关键骨骼节点，实现对复杂动作的有效解析与分类，适用于运动科学、虚拟现实及游戏开发等领域。 基于人体骨骼姿态的姿势识别代码可以帮助开发者更准确地捕捉并分析人的动作。这类代码通常会利用传感器数据或摄像头输入来追踪关键的身体关节点，并根据这些点的位置关系判断出具体的人体姿态，进而应用于健康管理、虚拟现实游戏等领域中。编写此类程序时需要考虑算法效率和准确性之间的平衡，同时也要确保对不同人群的适用性，比如针对儿童与成人的差异进行调整优化。
     
  • 基于MASK-RCNN的人体姿态识别方法
    优质
    本研究提出了一种改进的Mask R-CNN算法用于人体姿态识别，通过引入关键点热图和掩模预测提升了模型在复杂场景下的准确性和鲁棒性。 基于MASK-RCNN的Python人体姿态识别案例是计算机视觉中的一个通用项目，重点在于检测与识别功能。该应用具有广泛的应用场景，并且适合进行二次开发和改进。为了更好地理解和使用这个案例，需要熟悉其算法原理及源码。
     
  • 人体姿态检测识别（基于OpenCV）.zip
    优质
    本资源为《人体姿态检测识别》项目压缩包，内含基于OpenCV的人体关键点检测代码与示例图片。适用于计算机视觉及人工智能学习者进行实践操作和研究开发。 人体姿态检测可以通过摄像头结合OpenCV与Python实现，并利用OpenPose进行人体关键点的检测。有关代码的具体说明可以参考相关文献或文档。原文链接提供了一个详细的教程：https://blog..net/m0_38106923/article/details/89416514，但此处不再包含该链接和其他联系方式信息。
     
  • 人体姿态识别（值得下载）
    优质
    人体姿态识别是一款功能强大的应用程序，能够精准捕捉和分析人体动作，适用于运动科学、医疗康复及虚拟现实等多个领域。立即下载体验先进技术带来的便捷与高效！ Python结合OpenCV与OpenPose可以实现人体姿态估计（即人体关键点检测）。相关代码的详细解释可以在网上找到，例如在博客中有一篇文章对此进行了详细的讲解。不过，在这里不直接提供链接，请自行搜索相关信息以获取更多细节和示例代码。