MobileNetV2-PoseEstimation [注意] RraspberryPi + NCS2的行为非常不稳定。 [注意] Tensorflow Lite + CPU的行为不稳定。 [警告] 2019年5月6日，Google Edge TPU程序和模型正在建设中。 [信息] 2020年6月8日，我正在极大地调整Tensorflow Lite模型的性能。 介绍 ildoonet的成就给该存储库带来了自己的实现。 谢谢 。 我将仅使用CPU使他的实现更快。 环境 Ubuntu 16.04 x86_64 USB相机 神经计算棒2（NCS2） Google Edge TPU Py

该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。

“微信营销”的正确姿势.pdf

头部姿势估计 使用TensorFlow和OpenCV进行实时人头姿势估计。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 该代码已在Ubuntu 20.04上进行了测试。 正在安装 该存储库已经提供了用于面部标志检测的预训练模型。 只是git clone然后就可以了。 # From your favorite development directory: git clone https://github.com/yinguobing/head-pose-estimation.git 跑步 视频文件或摄像头索引应通过参数分配。 如果未提供任何来源

关联边缘，具有解析姿势 这是CVPR2020接受的论文“ 的Pytorch实现。 我们提出一种利用异类非本地（HNL）网络的相关分析机（CorrPM），以捕获来自人的边缘，姿势和分析的特征之间的相关性。 要求 火炬0.4.1 Python 3.6 InPlace-ABN的编译基于 。 执行 数据集 请下载数据集，并使其遵循以下结构： |-- LIP |-- TrainVal_pose_annotations/LIP_SP_TRAIN_annotations.json |-- images_labels |-- train_images |-- train_segmentations |-- val_images |-- val_segmentations |-- train_id.txt

看了很多网上的教程，很乱，很难找到一篇好的文章。 经过多重筛选以及我的亲身实践，终于找到了一个很好地办法。 第一：            要有php程序。网上很多人都去下载xmapp。这个没有错。如果自己下载有phpstudy，那么久没有必要去下载了。本人就是用phpstudy自带的php来调试。 第二：在vscode下载这两个插件             第三：把php.exe  所在的文件夹添加到环境变量中，在cmd输入php  -i  ,如果有显示，久成功了。 第四：去官网下载xdebug，版本要根据自己的php版本来下载，并且把下载的文件发到与php.exe 同一个文件夹中。 第五：

该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。

MATLAB异常行为检测。检测行走，摔倒，打架斗殴等行为。带界面GUI。

通过对热图引导的自适应关键点估计值进行排序来实现自下而上的人体姿势估计 介绍 在这项工作中，我们提出了一些在改善关键点检测和分组（关键点回归）性能上很少或不深入研究的方案。 首先，我们利用关键点热图进行逐像素关键点回归，而不是将它们分开以改善关键点回归。 其次，我们采用像素级空间变换器网络来学习自适应表示，以处理比例和方向方差，从而进一步提高关键点回归质量。 最后，我们提出了一种联合形状和热值评分方案，以促进估计的姿势更可能是真实姿势。 结合权衡热图估计损失以平衡背景像素和关键点像素，从而提高热图估计质量，我们可以获得最先进的自下而上的人体姿势估计结果。 主要结果 不进行多尺度测试的COCO val2017结果 骨干 输入尺寸 #Params GFLOPs 美联社 Ap .5 AP .75 AP（男） AP（长） 增强现实 AR .5 AR .75 手臂） AR（左）

AR捕捉人体动作源码