关于pytorch-pose项目的一些问题解决方案

TensorFlow中的沙漏，DHN和CPN模型用于2018年-天池服装AI关键点检测 该存储库包含TensorFlow的和用于的重新实现代码。 。 这里的CPN（层叠金字塔网络）和DHN（反卷积头网络）都有几个不同的主干：ResNet50，SE-ResNet50，SE-ResNeXt50， 或DetResNeXt50。 我还尝试了“以动态集成模型，尽管仅取得了有限的改进。 骨干网的预训练模型可以在这里找到： 介绍 这次比赛的主要目的是发现从阿里巴巴的电子商务平台收集的衣服形象的关键点。 总共有五种图像，共五个类别：上衣，外套，裤子，裙子，衣服。 每个类别的关键点定义如下。 几乎所有代

文章 A2J 资源 ICCV 2019

PoseNet Python 该存储库包含Google TensorFlow.js Posenet模型的纯Python实现（仅限多姿势）。 对于此之后的（略快）PyTorch实现，请参阅（ ） 我首先或多或少地逐字修改了JS代码，发现性能很低，因此对一些关键函数（命名为_fast ）做了一些矢量化的numpy / scipy版本。 进一步优化是可能的 基本的MobileNet型号在GTX 1080 Ti（或更高版本）上具有200-300 fps的吞吐量 多位置后处理代码使该速率大大降低。 使用快速CPU和GTX 1080+： JS后处理代码的字面翻译将性能降低到大约30fps 我的

图像。视频及实时网络摄像头人类动作位点预测

包含了IEEE以及各种与计算机视觉相关的网站上一些与手势识别相关的论文

6D pose综述2.pdf

人体姿势估计 这是UCAS的本科生最后一年项目。 该FYP的目标是检测基于OpenPose的某些人类行为。 快速开始 获得预训练的OpenPose Caffe模型 转到文件夹./model并运行getModels.bat或getModels.sh （取决于您的操作系统）。 获取UR跌倒检测数据集 转到此并下载所有秋天的** -cam0-rgb.zip文件。 将zip文件放入文件夹./dataset/UR/ 安装要求 确保您的环境具有OpenCV，Keras，Numpy，Pandas，Sklearn，Matplotlib等。

论文： A Survey on 3D Hand Pose Estimation Cameras, Methods, and Datasets

Pose Graphs for Laser-Based SLAM