Kinect手势数据集.zip

来自https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/blob/master/configs/coco/resnet/256x192_res50_lr1e-3_2x-dcn.yaml。

CVPR2017的最新论文，实时的人体姿态估计算法。对深度学习爱好者有帮助

此代码用于将pytorch训练的AlphaPose模型转换为onnx模型，以便在openCV中调用。

此脚本用于将labem标注的关键点数据，转换为COCO数据集的关键点标注格式。

基于视觉的协作空间物体姿态估计

对象为点 使用中心点检测的对象检测，3D检测和姿态估计： 周兴义，王德全，PhilippKrähenbühl， arXiv技术报告（ ） 联系人： 。 欢迎任何问题或讨论！ 更新 （2020年6月）我们发布了基于Lidar的最新3D检测和跟踪框架 。 （四月，2020）我们发布了一个国家的最先进的（多类别- / pose- / 3D-）跟踪扩展 。 抽象的 检测将对象识别为图像中与轴对齐的框。 最成功的物体检测器会列举出潜在物体位置的几乎详尽的清单，并对每个物体进行分类。 这是浪费，低效的，并且需要附加的后处理。 在本文中，我们采用了不同的方法。 我们将对象建模为单个点-其边界框的中心点。 我们的探测器使用关键点估计来找到中心点，并回归到所有其他对象属性，例如大小，3D位置，方向，甚至姿态。 我们的基于中心点的方法CenterNet与相应的基于边界框的检测器相比，是端到端的可区

Repo for most of CV problems, such as image classification, object detection, pose estimation, segmentation, and so on.

PyTorch实时多人姿态估计项目的实现

头部姿势数据库是1590个单眼面部图像的基准，其具有从-90到+90度的平移和倾斜角度的变化。对于每个人，可以使用2个系列的93个图像（93个不同的姿势）。每人2个系列的目的是能够训练和测试已知和未知面部的算法（参见第2和第3节）。数据库中的人戴或不戴眼镜，并有各种肤色。背景是自愿中立和整洁的，以便专注于面部操作。 该数据集包含了水平方向上的角度标记与垂直方向上的角度标记，是kaggle比赛常用的头部姿态估计训练数据集。