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MMskeleton: 一个OpenMMLAB工具箱,支持人体姿态估计、基于骨骼的动作识别及动作合成

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简介:
MMskeleton是OpenMMLAB提供的多功能工具箱,专门用于人体姿态估计、基于骨骼的动作识别与动作合成,助力研究者和开发者在这些领域取得更多突破。 MMSkeleton是一个开源工具箱,用于基于骨骼的人类理解研究项目的一部分,并且是根据我们的研究开发的。 更新记录如下: - 2020年1月21日:发布 MMSkeleton v0.7。 - 2019年10月9日:发布 MMSkeleton v0.6。 - 2019年10月8日:支持示范动物园功能的使用。 - 2019年10月2日:提供自定义数据集的支持服务。 - 2019年9月23日:增加基于视频姿势估计演示的功能。 - 2019年8月29日:发布 MMSkeleton v0.5。 产品特性包括高扩展性,MMSkeleton提供了灵活的框架来系统地组织代码和项目,并且能够轻松适应各种任务。

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客服
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  • MMskeleton: OpenMMLAB姿
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    MMskeleton是OpenMMLAB提供的多功能工具箱,专门用于人体姿态估计、基于骨骼的动作识别与动作合成,助力研究者和开发者在这些领域取得更多突破。 MMSkeleton是一个开源工具箱,用于基于骨骼的人类理解研究项目的一部分,并且是根据我们的研究开发的。 更新记录如下: - 2020年1月21日:发布 MMSkeleton v0.7。 - 2019年10月9日:发布 MMSkeleton v0.6。 - 2019年10月8日:支持示范动物园功能的使用。 - 2019年10月2日:提供自定义数据集的支持服务。 - 2019年9月23日:增加基于视频姿势估计演示的功能。 - 2019年8月29日:发布 MMSkeleton v0.5。 产品特性包括高扩展性,MMSkeleton提供了灵活的框架来系统地组织代码和项目,并且能够轻松适应各种任务。
  • 姿姿源码.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。
  • MMSkeleton-Master_Kinect_
    优质
    MMSkeleton-Master是一款利用Kinect设备进行人体骨骼识别和跟踪的软件工具包。它提供了一套完整的解决方案,适用于动作捕捉、游戏开发及虚拟现实等领域。 基于Kinect和神经网络的骨骼识别动作技术能够实现对人体姿态的精确捕捉与分析。这种方法结合了深度传感器Kinect获取的空间数据以及通过训练好的神经网络模型进行的动作分类,从而在人机交互、虚拟现实等领域展现出广泛应用潜力。
  • 深度图像信息
    优质
    本研究探讨了利用深度图像和人体骨骼信息进行精确的动作识别技术,结合机器学习模型实现对人体姿态、动作的有效分析与理解。 人体动作识别是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要研究方向,在自然人机交互、虚拟现实、智能视频监控以及多媒体搜索等多个应用领域具有广泛的应用前景。
  • 姿源代码
    优质
    本项目提供一套用于人体姿态和动作识别的源代码,基于先进的机器学习算法与深度学习模型,适用于多种应用场景。 这是基于Python的OpenCV人体姿态动作检测算法的源代码。
  • SkeletonGroupActivityRecognition: 数据小组活无需标签
    优质
    简介:本文提出了一种创新的方法——SkeletonGroupActivityRecognition,该方法利用群体成员的骨骼数据来自动识别小组活动类型,而不需要为每个个体的动作提供详细的标注信息。此技术在智能监控、体育分析等领域展现出广阔的应用前景。 以下是关于“骨骼学习小组活动”的正式实施说明。该过程不需要个人动作标签。 所需环境: - Ubuntu >= 16.04 - NVIDIA Container Toolkit - Docker Compose 数据集和预训练模型需要从作者提供的资源中下载。 1. 下载排球数据集,并在文件夹`./SkeletonGroupActivityRecognition/volleyball_dataset/`中解压zip文件。 2. 下载pretrained-3d-cnn权重,将.tar文件放入目录 `./SkeletonGroupActivityRecognition/Weights/` 构建Docker容器: 使用以下命令克隆代码库: ```shell git clone https://github.com/fabiozappo/SkeletonGroupActivityRecognit.git ``` 注意:请确保按照NVIDIA Container Toolkit的入门指南进行设置。
  • 姿 MATLAB代码.zip
    优质
    本资源包含基于MATLAB的人体动作和姿态识别程序代码。适用于研究与开发领域,旨在帮助用户理解和实现各类姿态检测算法。 该课题是基于MATLAB的人体动作识别研究,包括读取测试图片、提取前景以及框定目标,并根据长宽比例进行判别。
  • TS-TCN算法
    优质
    本研究提出了一种基于TS-TCN(时间敏感时序卷积网络)的人体动作识别算法,通过优化骨架数据处理,显著提升了动作分类精度。 Two-Stream Temporal Convolutional Networks for Skeleton-Based Human Action Recognition 这段文字介绍了一种基于骨架的人体动作识别方法,使用了双流时间卷积网络。这种方法能够有效地从人体骨骼数据中提取时空特征,从而实现对复杂人类行为的准确分类和识别。
  • Python和TensorFlow姿系统
    优质
    本项目开发了一套利用Python及TensorFlow技术的体操动作姿态识别系统,旨在通过机器学习算法精准捕捉与分析运动员的动作数据。 人体姿态识别项目适合研究且易于上手。该项目能够识别多种姿势,包括站立、扩胸运动、踢腿、扎马步、摆手、奔跑、冲拳、下蹲、“招财猫”动作(一种特定的手势)、平板支撑以及侧身飞鸟和侧平举等。 该系统包含一个用户界面,并提供三种模式:图片识别、摄像头实时识别及视频识别。此外,项目还具备登录功能与数据日志记录机制,其中数据以data.txt文本形式进行存储。