pose_iter_440000.caffemodel pose_iter_116000.caffemodel pose_iter_102000.caffemo 用官方的OpenPose包里的cmd命令下载第三方库文件和第三方包下载速度极其的慢,我下载好了，一起打包！

mlkit-pose-detect-kotlin MLkit用于在Android上进行姿态检测并在画布上实时显示的实现

简单轻巧的人体姿势估计 介绍 在COCO关键点有效数据集上，如果with_gcb模块达到66.5的mAP ，否则达到64.4的mAp 主要结果 COCO val2017数据集上的结果 拱 with_GCB 美联社 Ap .5 AP .75 AP（男） AP（长） 增强现实 AR .5 AR .75 手臂） AR（左） 256x192_lp_net_50_d256d256 是的 0.665 0.903 0.746 0.644 0.697 0.700 0.911 0.771 0.672 0.743 256x192_lp_net_50_d256d256 不 0.644 0.885 0.715 0.619 0.685 0.679 0.898 0.742 0.647 0.725 笔记： 使用翻转测试。 环境 该代码是在Ubuntu 16.

Human Pose Evaluator是一个包含人物图像和躯干标注数据，用以识别图像中的人物轮廓，以头，躯干，左右大臂，左右小臂6个线段表示人体轮廓，图像来自电视剧《Buffy the Vampire Slayer》中的画面进行人工标注。

随机森林图像matlab代码6D物体检测器 对象检测器能够根据深度相机输入识别3D空间中的对象及其姿势。 它基于以下论文： Andreas Doumanoglou，Rigas Kouskouridas，Sotiris Malassiotis，Tae-Kyun Kim CVPR 2016 但已针对各种项目的需要进行了修改。 因此，可能与本文有所不同，并且不能保证可以准确复制本文提供的结果。 不幸的是，用于运行本文实验的所有参数的值均已被覆盖，但是默认值应接近于它们。 但是，应该搜索最适合感兴趣对象的最佳参数值。 如果您使用此源代码在自己的测试方案上评估该方法，请引用上述论文。 请仔细阅读指南，以正确使用检测器。 建立项目 源代码已在Ubuntu 14.04上进行了测试。 以下是所有必需的依赖项： 博客 GFlags OpenMP的 促进 OpenCV（2.4.10） 聚氯乙烯 VTK（5.10） CUDA LMDB 原虫 咖啡（1.7） 安装了所有必需的库之后，请运行以下命令来构建项目： mkdir build cd build cmake .. make 如果未生成错误，则应该已经创建

Geometric loss functions for camera pose regression论文的报告ppt，纯个人制作，原创。

此仓库实现了我们的ICCV论文“用于3D人体姿势估计的Cross View融合” 快速开始 安装 克隆此仓库，我们将克隆多视图姿势的目录称为$ {POSE_ROOT} 安装依赖项。 下载pytorch imagenet预训练的模型。 请在$ {POSE_ROOT} / models下下载它们，并使它们看起来像这样： ${POSE_ROOT}/models └── pytorch └── imagenet ├── resnet152-b121ed2d.pth ├── resnet50-19c8e357.pth └── mobilenet_v2.pth.tar 可以从以下链接下载它们： : 初始化输出（训练模型输出目录）和日志（张量板日志目录）目录。 mkdir ouput mkdir log 并且您的目录树应该像这样

fashionAI 服装关键点检测 ，给定五种类型的服装，采用人体姿态估计的方法检测关键点。最终结果排名24，CPN模型没有复现很好，略遗憾... 0.效果预览 1.模型 模型结合了HourGlass模型和CPN模型，其中HG堆叠了2个，另外在HG上采样过程的1/2大小的特征图上添加了热点图监督标签。 RGB图像送入两个分支网络分别计算，最后concat二者的特征图，具体结构如图所示。 添加了soft-argmax层，可以由热点图转化到具体的坐标值，用坐标值groundtruth监督学习 2.策略 最多只能使用两个不同参数的模型，检测模型也算。通过检测可以提高目标占比，提升效果。 使用第一级预测结果截取目标，为了防止截取不完整，向外扩展30像素，再训练第二级crop模型。 第一级模型testB线上4.17%，crop之后的模型testB线上4.05%，融合之后3.95%. 3.训练与预测细

matlab人头检测的代码用于人体姿势估计的深度高分辨率表示学习（CVPR 2019） 消息 [2019/08/27] HigherHRNet现已启动，这是由HRNet支持的自下而上的人体姿态估计方法。 我们还将在发布代码和模型，敬请期待！ 我们的新作品可在上找到。 我们的HRNet已应用于多种视觉任务，例如和。 介绍 这是的非官方pytorch实现。 主要结果 MPII val的结果 拱 头 肩膀 弯头 手腕 时髦的 膝盖 踝 吝啬的 均值@ 0.1 pose_resnet_50 96.4 95.3 89.0 83.2 88.4 84.0 79.6 88.5 34.0 pose_resnet_101 96.9 95.9 89.5 84.4 88.4 84.5 80.7 89.1 34.0 pose_resnet_152 97.0 95.9 90.0 85.0 89.2 85.3 81.3 89.6 35.0 pose_hrnet_w32 97.1 95.9 90.3 86.4 89.1 87.1 83.3 90.3 37.7 笔记： 使用翻转测试。 输入大小为256x256 pose

GTA-IM数据集 具有场景上下文的长期人体运动预测，ECCV 2020（口服） ，， ，， ， 。 该存储库维护着我们的GTA室内运动数据集（GTA-IM），该数据集着重于室内环境中的人与场景之间的交互作用。我们从逼真的游戏引擎中收集3D人体运动的高清RGB-D图像序列。该数据集具有清晰的3D人体姿势和相机姿势注解，并且在人的外观，室内环境，相机视图和人类活动方面有很大的差异。 目录 演示版 （0）入门 克隆此存储库，然后创建本地环境： conda env create -f environment.yml 。 为了方便起见，我们在demo目录中提供了一部分数据。在本节中，您将能够使用维护的工具脚本来处理我们数据的不同部分。 （1）3D骨架和点云 $ python vis_skeleton_pcd.py -h usage: vis_skeleton_pcd.py [-h] [-