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

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）

DeepStream人类姿势估计 人体姿势估计是计算机视觉任务，它通过在视频或照片中定位人体上的某些关键点来估计人体的配置（“姿势”）。 以下应用程序作为参考，以项目为例，在DeepStream 5.0中部署自定义姿势估计模型。 有关详细的NVIDIA Developer博客，请访问。 输入视频源 输出视频 先决条件 你会需要 DeepStreamSDK 5.0 CUDA 10.2 TensorRT 7.x 入门： 要开始使用，请按照以下步骤操作。 在您的平台上安装 ，通过运行deepstream-app验证其是否正常运行。 最好将存储$DEEPSTREAM_DIR/sources/apps/sample_apps在$DEEPSTREAM_DIR/sources/apps/sample_apps 。 下载TRTPose，使用此 将其转换为ONNX，然后在DeepStream

基于COCO数据集的人体姿势估计 该存储库包含使用深度神经网络执行人体姿态估计的SENG 474数据挖掘项目的在建项目。 下面是我们项目建议的简短摘录。 问题 人体姿态估计（HPE）是识别人体关键点以构建人体模型的问题领域。 许多现有系统接受图像作为输入，有些实现接受诸如点云和视频之类的格式。 HPE的应用广泛且使许多行业受益。 特别是，HPE在电影和游戏行业中均用于动画。 HPE的更险恶的应用可用于识别多个帧（即视频）上的个人。 HPE的另一个子集是手势估计，可用于翻译手语。 由于诸多挑战，HPE是一个困难的问题领域。 这些包括人类外观和体格的变化，环境光照和天气，其他物体的遮挡，关节重叠的自我遮挡，人体骨骼运动的复杂性以及2D图像输入的固有信息丢失[1]。 这个很大程度上未解决的问题使我们能够探索许多新颖和创造性的方法，从而丰富我们的学习经验。 我们很高兴探索这些应用程序，但是我们决定

DeepLabCut是一个工具箱，用于无标记地估计执行各种任务的动物的姿势。 。 只要您可以看到（标记）要跟踪的内容，就可以使用此工具箱，因为它与动物和物体无关。 最新更新： :purple_heart: DeepLabCut支持多动物姿势估计（BETA版本，请给我们提供反馈！ pip install deeplabcut==2.2b8 ）。 :purple_heart: 我们有一个实时软件包！ 快速pip install deeplabcut ： pip install deeplabcut 您还需要tensorflow和wxPython参见 项目管理的管道和工作流程的概述。 有关循序渐进的用户指南，请阅读《！ 为了更深入地

基于ROS的基于深度学习的机器人垃圾箱视觉系统的开发和评估 Aubo i5双臂协作机器人-RealSense D435-3D对象姿势估计-ROS 一个用于使用新颖的体系结构和数据生成管道来检测和估计已知对象的6自由度姿态的软件包，该管道使用具有英特尔Realsense D435i摄像机的Aubo i5协作机器人中的最新算法DOPE。 神经网络包括几个步骤，以细化和估计每个对象的3D边界长方体的投影顶点的2D坐标。 然后将这些顶点用于通过PnP输出最终姿态，并具有已知的相机固有尺寸和物体尺寸。 与基于真实世界数据训练的神经网络相比，仅根据照片级真实感数据训练的神经网络可以获得最先进的结果，并且

可可关键点注释 “便捷方式”为关键点添加COCO格式的图像批注。 可用于创建用于姿势估计的数据集。 上传的第一个文件是一个人可以在其中看到coco关键点json文件的布局的文件。 请注意，我在Java Eclipse Neon中运行Java脚本。 稍后，我将上传一个文件，其中详细描述了我执行的所有步骤。 例如，详细说明了如何注释图像，如何创建xml文件，用于关键点检测的coco json格式以及如何将xml文件转换为coco json格式。 *请注意，我是一名初学者程序员，甚至没有计算机科学背景。

pytorch-openpose 的pytorch实施包括身体和手姿态估计，并且pytorch模型直接从转换 caffemodel通过 。 如果您有兴趣，也可以用相同的方法实现人脸关键点检测。请注意，人脸关键点检测器是使用[Simon等人，2003年。 2017]。 openpose通过身体姿势估计的结果来检测手，请参考的代码。 在本文中，它表示为： This is an important detail: to use the keypoint detector in any practical situation, we need a way to generate this bounding box. We directly use the body pose estimation models from [29] and [4], and use the wrist a

密集连接的注意力金字塔残差网络用于人体姿势估计。

从2d关键点进行3d人体姿势估计 概述 尽管人们通常可以轻松地估计2d图像中人的3d姿势，但是3d姿势估计对于机器来说仍然是一个具有挑战性的问题。 该项目改进了一种算法，该算法以2d关键点作为唯一输入来估计人体姿势的3d关键点。 我将采取三种关键干预措施来改善整个数据集以及基准模型中具有特别高误差的姿势子集的重建精度：a）修改预处理中的数据归一化技术，b）从简单密集地修改神经网络架构将网络连接到以最新的2d姿态估计模型为模型的多级网络，并且c）生成合成数据以增强训练集。 这些干预措施成功地将整个测试集（来自卡耐基梅隆大学的运动捕捉数据库）中的重建误差降低了40％，针对目标的高误差姿势也降低了87％。 全文： （pdf） 依存关系 仅用于从头准备数据： 培训与测试 训练 运行prep_data.py 运行train.py ，注释掉所有您不想训练的模型设置。 日期时间将附加到这些文