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

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

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。

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。

基于深度学习目标检测和人体关键点检测的不健康坐姿检测（部分代码）

Python OpenCV OpenPose，实现人体姿态估计