构建类型 Linux MacOS Windows 建立状态 代表了第一个实时多人系统，该系统可以在单个图像上联合检测人体，手，面部和脚的关键点（总共135个关键点） 。 它由 ， ， ， ， ， 和 。 这是维护和 。 没有 OpenPose是不可能的。 我们还要感谢。 作者（左）和（右）在前面 内容 结果 全身（身体，脚，脸和手）二维姿势估计 测试OpenPose ：（左）视频序列中的 。 （中右）作者和测试脸和手 全身3D姿势重建和估计 测试OpenPose 3D模块 Unity插件 和测试 运行时分析 我们展示了3个可用的姿势估计库（相同的硬件和条件）之间的推理时间比较：OpenPose，Alpha-Pose（快速Pytorch版本）和Mask R-CNN。 OpenPose运行时是恒定的，而Alpha-Pose和Mask R-CNN的运行时随人数线性增长。 更多细节。 产品特点 主要功能： 二维实时多人关键点检测： 15、18或25个关键点的身体/脚关键点估计，包括6个脚关键点。 运行时不依赖于检测到的人数。 2x21-keypoint手关

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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

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mtcnn对齐facenet部署 项目简介 本项目参考了bubbliiiing的和两个工程，在此对作者表示感谢！ 这两个工程都是keras模型，所提供的模型文件都只有权重没有网络结构，我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带有网络结构的权重文件。某个原始先只有权重的模型文件pnet.h5 ，生成包含网络结构和权重的模型文件PNET.h5 。接着用keras2onnx工具把它（ PNET.h5 ）转换成onnx模型pnet.onnx ，其他胶水部分的逻辑没什么变化。具体的转换代码请参考keras_onnx.py文件。 另外我还尝试了将keras h5模型转成tensorflow pb模型，具体代码请参考h5_to_pb.py文件。需要注意的是：每个tensorflow PB请模型单独执行h5_to_pb.py脚本生成。 （每次修改weight_file参数） 如果你想简单地测试一下mt

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RetinaFace 实现的同时人脸检测 关键点 口罩检测 1. linux用户打开rcnn/cython/setup.py 121行注释(windows跳过) 2. 进入cython目录 执行python setup.py build_ext --inplace 3. 运行python test.py 注意如果缺少mxnet等类库 自行使用pip安装