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Android人体检测和
人体关键点
检测APP Demo安装包
Android人体检测和
人体关键点
检测APP,支持CPU多线程和GPU加速,可实时检测(这是 Demo APP),原文请参考《2D Pose
人体关键点
实时检测(Python/Android /C++ Demo)》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/115765863
2024-01-02 17:16:16
106.32MB
人体关键点
人体姿态估计
1
基于注意力机制的
人体关键点
隐式建模网络
基于注意力机制的
人体关键点
隐式建模网络
2023-07-08 21:33:34
380.36MB
网络
网络
1
hrnet量化后的rknn模型,经测试后关键点坐标对齐,可用
原模型为pytorch转后得到的onnx文件hrnet_coco_w32_256x192.onnx,用的coco val数据集做的量化,输入为(1,3,256,192),输出为(1,17,64,48)的关键点热图,后面通过高斯化函数可得到关键点,结果经测试。
2023-03-02 14:45:24
30.66MB
量化
hrnet
人体姿态估计
人体关键点
1
人体关键点
预测(深度学习)
对常规人体的13个关键点进行检测,确定人体的姿态
2022-10-18 17:05:50
6.97MB
人体动作分析
1
mask_rcnn_coco.h5
使用mask-rcnn进行人体实例分割和关键点检测的官方模型mask_rcnn_coco.h5,为了提高下载速度,因此在csdn上进行了上传,有需要的可以进行下载
2022-09-23 10:54:32
311.79MB
人体关键点检测
mask-rcnn
实例分割
1
Openpose-pytorch开源项目用于姿态检测、
人体关键点
识别
./image - 测试图像 ./model - 已训练好的模型权重 ./notebooks - 原理笔记 ./src - 算法源码 ./demo.py - 测试图像demo ./demo_camera.py - 测试摄像头程序 ./demo_video.py - 测试视频程序 openpose用于
人体关键点
(即骨架)提取识别十分有效,可在此基础上用于其他的场景检测或者功能开发
2022-08-15 09:08:40
653.48MB
openpose
姿态检测
摔倒检测
骨架提取
1
AI
人体关键点
识别【基于某度API】
本程序根据Post提交返回值获取人物坐标 目前只支持程序内图片框识别,可自行编译功能! 由于工作原因,只发布一个版本后面你们自己研究吧。 access_token的获取我主页另一篇AI文字识别里有叙述,zc完账号找不到的话有一个搜索框 输入 人体分析在里面undefined
2022-07-12 21:04:07
319KB
AI人体关键点识别
1
多人体姿势识别 只用cpu fps40+ 实时识别
人体姿势识别 只用cpu fps40+ 实时识别、 多人实时检测 摄像头实时检测源代码 视频源测试源代码 视频源测试效果: https://www.bilibili.com/video/BV1UW4y167qu/
2022-06-24 09:09:18
611.52MB
人体姿势识别
人体关键点
骨骼点
cpu图像处理
pyqt5+AI健身+CPU实时检测mediapipe 可视化界面opencv实现
人体关键点
检测,AI健身计数等功能
pyqt5+AI健身+mediapipe 可视化界面opencv实现
人体关键点
检测,AI健身计数等功能。详细:https://blog.csdn.net/qq_34717531/article/details/124670291?spm=1001.2014.3001.5502。使用OpenCV+mediapipe的BlazePose以及前端界面的Qt Designer+Pyqt5实现的一个基于人体姿态识别的AI健身系统,可以实现选择打开图片文件或者是视频文件,具有视频的关闭播放和更换视频播放等功能。视频可以在CPU下实时检测。 注: 1.中间数字为角度。采用的是12,14,16,可自由更改。 2.左上角为fps,左下角为次数统计。 3.关闭视频后再打开视频,检测速度有明显提升,暂没发现是什么原因。
2022-05-09 19:17:57
42.71MB
mediapipe
人体关键点检测
CPU实时检测
pyqt5-mediapipe
一种改进的
人体关键点
检测算法
为提升人体姿态估计在移动终端设备上的运行速度与实时性,提出一种改进的
人体关键点
检测算法。通过将 Mobilenetv2轻量级主干网络与深度可分离卷积模块相结合加速特征提取过程,使用精炼网络进行多尺度
人体关键点
预测,并利用融合网络整合多个尺度的预测结果得到最终
人体关键点
检测结果。实验结果表明,与传统CPM算法相比,该算法在网络模型参数量和浮点运算量明显减少的情况下PCKh@05仅下降01个百分点,具有较高的检测精度和较好的实时性。
2022-03-19 09:25:23
7.29MB
网络算法图像处理
1
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