瑜伽主管 该程序可以监督用户正在执行的瑜伽，并通过使用tf_pose姿势估计和使用dynamic time wrapping来进行姿势比较来检查其是否正确完成。

人体姿态识别 Alpha Pose is an accurate multi-person pose estimation system. It is the first open-sourced system that can achieve 70+ mAP (72.3 mAP) on COCO dataset and 80+ mAP (82.1 mAP) on MPII dataset. To associate poses that indicates the same person across frames, we also provide an efficient online pose tracker called Pose Flow. It is also the first open-sourced online pose tracker that can both satisfy 60+ mAP (66.5 mAP) and 50+ MOTA (58.3 MOTA) on PoseTrack Challenge dataset.

对象姿势估计演示 本教程将介绍在Unity中使用UR3机械臂执行姿势估计所需的步骤。 您将获得将ROS与Unity集成，导入URDF模型，收集标记的训练数据以及训练和部署深度学习模型的经验。 在本教程结束时，您将能够在Unity中使用机械臂执行拾取和放置操作，并使用计算机视觉感知机器人拾取的对象。 是否想跳过本教程并运行完整的演示？ 查看我们的。 是否想跳过本教程，而专注于为深度学习模型收集训练数据？ 查看我们的。 注意：该项目是使用Python 3和ROS Noetic开发的。 目录 这一部分包括下载和安装Unity编辑器，设置基本的Unity场景以及导入机器人。 我们将使用软件包导入。 本部分重点介绍使用Unity Computer Vision 进行数据收集的场景。 您将学习如何使用“感知包化器”对场景的各个部分进行随机化，以便在训练数据中创造多样性。 如果您想了解更

openpose_train中，作者提供的预训练模型下载非常慢，上传这里，下载速度快。

UDP姿势 《细节中的魔鬼：人体姿势估计的无偏数据处理》的官方代码《 AID：通过信息丢弃增强技术来推动人体姿势估计的性能边界》 消息 [2021/1/12]提供了新版本的UDP论文，提供了更清晰，更详细的方法说明，额外的实验结果和更多的发现。 。 [2020/12/14]仅在 提供了mmpose的AID，并在 （dsa9）中提供了预训练的模型。 [2020/11/23]仅在 提供了mmpose的UDP，并在 （dsa9）中提供了预训练的模型。 此分支中提供了自上而下的范例和自下而上的范例的示例。 [2020/11/04]我们建议使用LOSS.KPD = 3.5的UDPv1。 与可可数据集中的UDP相比，UDPv1的性能优越。 [2020/10/26]通过将UDP应用于最新的“自下而上”方法，我们可以在速度和精度之间取得更好的平衡。 [2020/8/23]我们用UDP赢得了20

人姿势估计opencv 使用OpenPose MobileNet在OpenCV中执行人体姿势估计 如何使用 使用网络摄像头进行测试 python openpose.py 用图像测试 python openpose.py --input image.jpg 使用--thr增加置信度阈值 python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5 笔记： 我修改了以使用由提供的Tensorflow MobileNet Model ，而不是来自CMU OpenPose的Caffe Model 。 来自OpenCV example的原始openpose.py仅使用超过200MB的Caffe Model ，而Mobilenet只有7MB。 基本上，我们需要更改cv.dnn.blobFromImage并使用out = out[:, :19, :, :] cv

openpifpafwebdemo 链接：， 和。 现场演示： : 无服务器实时演示： : 本地使用 在Python中运行完整的管道（神经网络和解码器），并在浏览器中可视化输出： pip3 install openpifpafwebdemo python3 -m openpifpafwebdemo.server 故障排除：确保您使用的是Python3，并且具有最新的pip和setuptools与pip install --upgrade pip setuptools 。 不要克隆此存储库。 确保当前目录中没有名为openpifpafwebdemo文件夹。 例子： 码头工人 对于每个版本，此存储库都会构建一个新的映像并将其上传到 。 您可以使用以下方法进行测试： docker run -d -p 5000:80 svenkreiss/openpifpafwebdemo 该d

姿势分类 此回购使用和机器学习基于进行姿势分类。 OpenPose Python中实现的OpenPose算法用于从视频中提取特征。 分类

GPS转换 描述 这是一个基于在ROS Kinetics，Ubuntu 16.04上测试的ROS的软件包。 输入GPS姿态信息（ geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped ）。 相依性 本征3 路线图 阅读外部姿势信息 转换为相机框架姿势 发布新的相机框架姿势主题 发布相应的TF

高清最新（Springer 2017）slam书籍！学习slam的好书！slam 书籍比较少，这是不可多得的好书！希望对大家有帮助