用知云文献翻译加上自己的一些理解翻译的Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields这篇论文
2021-06-02 20:49:48 1.85MB openpose论文 知云翻译 中文
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我们已经更改了存储库,现在可以在找到PackNet-SfM
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这是keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation代码中所需要的model.h5文件,分享一下,共需要的人下载
2021-05-25 16:50:33 199.89MB 人体姿态估计 深度学习 keras_Realti
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tf-pose-estimation-master-韦访源码分析带注释
2021-05-23 21:03:23 53.43MB tf-pose-estimati 韦访源码 分析带注释
计算机视觉中头部姿态估计的研究综述Head Pose Estimation in Computer Vision: A Survey(中文)
2021-05-18 21:20:14 1.85MB 头部姿势估计 计算机视觉
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相机重定位的综述
2021-05-11 18:07:05 815KB 相机重定位
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tf-pose-estimation-master.zip
2021-04-29 14:50:13 65.02MB 图像处理
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TensorFlow中的沙漏,DHN和CPN模型用于2018年-天池服装AI关键点检测 该存储库包含TensorFlow的和用于的重新实现代码。 。 这里的CPN(层叠金字塔网络)和DHN(反卷积头网络)都有几个不同的主干:ResNet50,SE-ResNet50,SE-ResNeXt50, 或DetResNeXt50。 我还尝试了“以动态集成模型,尽管仅取得了有限的改进。 骨干网的预训练模型可以在这里找到: 介绍 这次比赛的主要目的是发现从阿里巴巴的电子商务平台收集的衣服形象的关键点。 总共有五种图像,共五个类别:上衣,外套,裤子,裙子,衣服。 每个类别的关键点定义如下。 几乎所有代
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PoseNet Python 该存储库包含Google TensorFlow.js Posenet模型的纯Python实现(仅限多姿势)。 对于此之后的(略快)PyTorch实现,请参阅( ) 我首先或多或少地逐字修改了JS代码,发现性能很低,因此对一些关键函数(命名为_fast )做了一些矢量化的numpy / scipy版本。 进一步优化是可能的 基本的MobileNet型号在GTX 1080 Ti(或更高版本)上具有200-300 fps的吞吐量 多位置后处理代码使该速率大大降低。 使用快速CPU和GTX 1080+: JS后处理代码的字面翻译将性能降低到大约30fps 我的
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