基于级联金字塔网络的多人姿势估计-Python实现(CVPR 2018)

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简介：
本项目为CVPR 2018论文《基于级联金字塔网络的多人姿势估计》提供Python实现，旨在通过创新的级联架构提升复杂场景下的多人姿态识别精度。级联金字塔网络（CPN）的此回购链接到megvii-cpn。这是CPN（级联金字塔网络）的Tensorflow重新实现，在2017年COCO关键点挑战中获胜。原始存储库基于Megvii Inc.内部开发的层叠金字塔网络（CPN），该版本也与megvii-cpn相关联。这个实现是基于Megvii Inc.内部深度学习框架（MegBrain）。在COCO minival数据集上的结果表明，使用特定检测器时，AP为41.1，在人类关键点识别任务中达到55.3的AP值。请注意，我们的测试代码依赖于某些预先训练好的检测器模型。

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基于级联金字塔网络的多人姿势估计-Python实现(CVPR 2018)

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本项目为CVPR 2018论文《基于级联金字塔网络的多人姿势估计》提供Python实现，旨在通过创新的级联架构提升复杂场景下的多人姿态识别精度。级联金字塔网络（CPN）的此回购链接到megvii-cpn。这是CPN（级联金字塔网络）的Tensorflow重新实现，在2017年COCO关键点挑战中获胜。原始存储库基于Megvii Inc.内部开发的层叠金字塔网络（CPN），该版本也与megvii-cpn相关联。这个实现是基于Megvii Inc.内部深度学习框架（MegBrain）。在COCO minival数据集上的结果表明，使用特定检测器时，AP为41.1，在人类关键点识别任务中达到55.3的AP值。请注意，我们的测试代码依赖于某些预先训练好的检测器模型。

CVPR 2019论文《PVNet：基于像素级投票网络的6DoF姿态估计》的Python代码实现

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本项目为CVPR 2019论文《PVNet: 6DoF姿态估计的像素级投票网络》提供Python代码实现，支持高效、精准的姿态估计。 PVNet：用于6DoF姿态估计的像素级投票网络在CVPR 2019上以口头报告的形式发布，并获得了好评！我们提供了一个干净版本的PVNet，名为clean-pvnet，其中包括如何在自定义数据集上训练PVNet的方法。对于tless数据集的训练和测试，我们在其中检测图像中的多个实例。该项目页面欢迎任何问题或讨论！此外，“PVNet：用于6DoF姿态估计的像素化投票网络”是由Sida Peng、刘元、黄启兴、周小伟及包虎军在CVPR 2019会议上提出的项目。对于截断LINEMOD数据集，我们已经进行了检查。

Python中的StackedHourglassNetwork: Keras实现用于单人姿势估计

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本项目采用Keras框架实现了基于Stacked Hourglass Network的深度学习模型，专为单人姿态估计设计，适用于人体关键点检测任务。用于单人姿势估计的Stacked Hourglass Network的Keras实现。

PSPNet：金字塔场景解析网络（CVPR 2017）

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PSPNet是一种先进的语义分割方法，在CVPR 2017上提出。它通过引入金字塔池化模块，有效捕捉不同尺度下的上下文信息，显著提升了场景解析的准确性。金字塔场景解析网络由赵恒双、施建平、齐小娟、王小刚及贾佳亚提供。详细介绍请参阅相关文档。该存储库适用于“”，并且在排行榜上排名第一。代码从多个来源进行整合，包括Caffe版本的评估结果。我们将前一个中的名为“bn_layer”的批处理规范化层合并到后一个中，同时为了保持兼容性，保留了原始的“batch_norm_layer”。两者的区别在于，“bn_layer”包含四个参数（如slope、bias、mean和variance），而“batch_norm_layer”仅包括两个参数（如mean和variance）。从其他代码库借鉴了一些评估方法。PyTorch版本提供了一个高度优化的代码库，其中包括语义分割功能以及完整培训和测试所需的全部代码。安装说明：请参考相关文档进行安装配置。启用cuDNN以实现GPU加速需要使用cuDNN v4版本。如果遇到与“matio”相关的错误，请参照相应文档解决。

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。

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。

人类姿态估计论文：2D与3D人体姿势估计

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本文综述了人类姿态估计领域的研究进展，重点探讨了二维和三维人体姿势估计的关键技术、挑战及未来发展方向。人的姿势估计文件涵盖2015年11月至2016年2月期间的研究成果，其中包括利用其他联合关节的3D深度卷积描述符进行动作识别，并采用了使用深度共识投票的人体姿势估计方法以及通过卷积部分热图回归来实现人体姿态估计。此外，还介绍了用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络、DeeperCut模型（更深入、更强壮且更快的多人姿势估计算法）、迈向视点不变性的3D人类姿势估计研究和基于贝叶斯图像的方法进行3D姿势估计。 2016年5月的研究成果包括保持不变SMPL，该方法能够从单个图像中自动估算出3D人体姿态及形状。另外，还有针对3D人体姿势估计算法的顺序方法——身体关节定位与标识分离技术。在没有具体提及联系方式的情况下，继续介绍2016年9月至2017年2月期间的研究成果：其中包括使用CRF-CNN对人体姿势估计中的结构化信息进行建模的方法以及采用MoCap指导的数据增强方式来进行野外环境下的3D姿态估计算法改进。

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。

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。