Leeds Sports Pose 是一个体育姿势数据集，其被分为竞技、羽毛球、棒球、体操、跑酷、足球、排球和网球几类，共包含约 2000 个姿势注释，图像均来自于 Flickr 的运动人员。 通过对图像进行缩放，最突出的人长度约 150 像素，并且每个图像都注有 14 个联合位置，其左侧和右侧关节始终以人为中心进行标记，此外，每个图像文件的 JPEG 注释字段中均可发现原始图像的属性和 Flickr 链接。 该数据集由利兹大学计算机学院于 2010 年发布，相关论文有《Clustered Pose and Nonlinear Appearance Models for Human Pose Estimation》。

人体姿态检测梳理。 AI识别人可以分成五个层次，依次为： 1.有没有人？ object detection 2.人在哪里？ object localization & semantic segmentation 3.这个人是谁？ face identification 4.这个人此刻处于什么状态？ pose estimation 5.这个人在当前一段时间里在做什么？ Sequence action recognition

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