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

We present a new method, called MEsh TRansfOrmer (METRO), to reconstruct 3D human pose and mesh vertices from a single image. Our method uses a transformer encoder to jointly model vertex-vertex and vertex-joint interactions, and outputs 3D joint coordinates and mesh vertices simultaneously. Compared to existing techniques that regress pose and shape parameters, METRO does not rely on any parametric mesh models like SMPL, thus it can be easily extended to other objects such as hands. We further

UE4小白人标准T-Pose动画，通过Mixamo导出，可以用于方便地在UE4中修改官方小白人模型的姿势。具体用法见本人文章。

Deep Learning-Based Human Pose Estimation A Survey综述

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