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  1. 人脸检测 姿势估计 轮廓标识的matlab代码(基本版)

  2. 人脸检测 姿势估计 轮廓标识的matlab代码，由于我安装的matlab有点问题，没有验证效果。这个是基本版的demo代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-02-06
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：tangguo055

  1. 人脸检测 姿势估计 轮廓标识的matlab代码(完整版)

  2. 人脸检测 姿势估计 轮廓标识的matlab代码。这个是完整版。支持模型训练

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-02-06
    • 文件大小：60817408
    • 提供者：tangguo055

  1. Python-ConvolutionalPoseMachines的Tensorflow实现这是用于2D身体和手部姿势估计的最先进模型之一

  2. Convolutional Pose Machines的Tensorflow实现，这是用于2D身体和手部姿势估计的最先进模型之一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_39840588

  1. 铰接式人体姿势估计的上下文感知模型

  2. 铰接式人体姿势估计的上下文感知模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38547151

  1. 超越树结构模型：一种用于人体姿势估计的新的可识别遮挡的图形模型

  2. 超越树结构模型：一种用于人体姿势估计的新的可识别遮挡的图形模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38682161

  1. 手定位和手姿势估计的新框架

  2. 手定位和手姿势估计的新框架

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38614484

  1. FacePose_pytorch:pytorch的头姿势估计（偏航，侧倾，俯仰）和情感检测的pytorch工具具有SOTA实时性能，易于部署，易于使用且精度高，一次解决了面部检测的所有问题。（极简，极快，高效是我们的共同）-源码

  2. FacePose_pytorch pytorch的头姿势估计（偏航，侧倾，俯仰）和情绪检测的pytorch实时实现SOTA性能，易于部署，易于使用且精度高，一次解决了面部检测的所有问题。（极简，极快，高效是我们的参与） 更新日志 [2020/12]我们找到了一种更好的人脸关键点算法（即使在CPU或移动设备上，也可以实时估计468个3D人脸地标）。 ＃首先安装Anaconda3，python 3.7 pip安装mediapipe python newdectect.y（在cpu上运行）您可以自己

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42134537

  1. Pose-Estimation-Clean:使用Savgol滤波器以更清洁的输出进行姿势估计-源码

  2. 姿势估计清洁 使用Savgol滤波器以更清洁的输出进行姿势估计 这是中级文章，供您参考和理解代码： : 第一步是从下载MPI .caffemodel权重。将文件移动到models目录。 您可以执行以下操作，运行open_pose.py文件以获取原始输出视频和一个.csv文件，该文件由每个帧的坐标组成。您会注意到输出的可视化效果不干净。这是正常现象，因为OpenPose有时会弄乱并混淆不同关节之间，并使输出有点不相交。 不用担心，另一个文件clean_ouput.py出现在这里。它将从open

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_42133899

  1. HIgh-order-GCNII:高阶GCN，具有初始残差和基于3D人类姿势估计的身份映射-源码

  2. 高阶GCNII 高阶GCN，具有初始残差和基于3D人类姿势估计的身份映射。在本节中，我们将原始GCN层重写为GCNII层，并将其应用于10层模型而没有剩余连接。 关于Human3.6M的结果 协议1（平均每关节位置误差）和协议2（刚性对准后平均每关节位置误差）下的地面真相检测rtesluts。 方法 2D检测 时代数 参数数量 MPJPE（P1） P-MPJPE（P2） Martinez等。 [1] 地面真相 200 429万 44.40毫米 35.25毫米 SemGCN 地面真相 50

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42131342

  1. mmpose:OpenMMLab姿势估计工具箱和基准-源码

  2. 介绍 English | MMPose是一个基于PyTorch的开源姿势估计工具箱。它是的一部分。 master分支可与PyTorch 1.3+一起使用。 COCO 17点姿势估计 133点全身姿势估计（） 主要特点 支持多种任务 我们支持当前研究领域中广泛的主流人体姿势分析任务，包括2d多人人体姿势估计，2d手姿势估计，2d人脸界标检测，133个关键点全身人姿势估计，时尚界标检测和3d人网格恢复。 更高的效率和更高的精度 MMPose实现了多种最新（SOTA）深度学习模型，包括自上而

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42162978

  1. Gait-Analysis-using-3D-Pose-Estimation-with-GUI:使用带有信息GUI的3D姿势估计进行步态分析-源码

  2. 使用带有GUI的3D姿势估计进行步态分析 使用的主要存储库： : 用于3D绘图的存储库： : 依存关系 python3 tensorflow 1.4.1+ opencv3, protobuf, python3-tk 需求网 argparse matplotlib scipy tqdm requests fire dill git+https://github.com/ppwwyyxx/tensorpack.git PyQt 4.7+, PySide, or PyQt5 NumPy For

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42143092

  1. COCO-Human-Pose:在COCO 2017数据集上训练堆叠式沙漏深度神经网络以进行人体姿势估计-源码

  2. 基于COCO数据集的人体姿势估计 该存储库包含使用深度神经网络执行人体姿态估计的SENG 474数据挖掘项目的在建项目。 下面是我们项目建议的简短摘录。 问题 人体姿态估计（HPE）是识别人体关键点以构建人体模型的问题领域。 许多现有系统接受图像作为输入，有些实现接受诸如点云和视频之类的格式。 HPE的应用广泛且使许多行业受益。 特别是，HPE在电影和游戏行业中均用于动画。 HPE的更险恶的应用可用于识别多个帧（即视频）上的个人。 HPE的另一个子集是手势估计，可用于翻译手语。 由于诸多挑战，H

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42134878

  1. 基于模型的深手姿势估计

  2. 基于模型的深手姿势估计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38502762

  1. over_fit_128:使用2阶段CNN的语义分割和6自由度姿势估计-源码

  2. over_fit_128 使用2阶段CNN的语义分割和6自由度姿势估计。 处理128x128图片。 输入= RGB图像和深度图像。 Ouput =分段蒙版和6自由度姿势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：195584
    • 提供者：weixin_42101720

  1. 基于深度卷积网络的多类分类，用于头部姿势估计，

  2. 基于深度卷积网络的多类分类，用于头部姿势估计，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38572979

  1. 使用3D MorphableModel进行稳健的头部姿势估计

  2. 使用3D MorphableModel进行稳健的头部姿势估计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38702726

  1. Human-Pose-Estimation-Papers:2D＆3D人体姿势估计-源码

  2. 人的姿势估计文件 [CVPR 2016]-201511 -201602 其他 联合关节的3D深度卷积描述符进行动作识别 2D姿势 使用深度共识投票的人体姿势估计 通过卷积部分热图回归进行人体姿态估计 用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络 DeeperCut：更深入，更强大，更快的多人姿势估计模型 3D姿势 迈向视点不变的3D人类姿势估计 基于贝叶斯图像的3D姿势估计 保持不变SMPL：从单个图像（聚光灯）自动估计3D人体姿势和形状 3D人体姿势估计的顺序方法：身体关

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42133969

  1. AlphaPose：实时，准确的全身多人姿势估计和跟踪系统-源码

  2. 消息！ 2020年8月： 发布了！ 更强大的追踪！ 包括全身（脸，手，脚）要点！ 现在可用。 2019年12月：AlphaPose 发布了！ 较小的型号，更高的精度！ 2019年4月：发布的AlphaPose！ 在COCO验证集上，它以23 fps的速度运行。 2019年2月： 集成到现在AlphaPose！ 2018年12月：了PoseFlow的！ 3倍更快，支持姿态跟踪结果可视化！ 2018年9月： 发布了！ 它在COCO验证集上以20 fps的速度运行（平均每张图像4.6人），

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    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：weixin_42160278

  1. 使用局部混合模型和局部模型进行姿势估计

  2. 使用局部混合模型和局部模型进行姿势估计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38702844

  1. HigherHRNet-Human-Pose-Estimation：这是我们CVPR 2020论文“ HigherHRNet：自底向上人体姿势估计的规模感知表示学习”的正式实施（https：arxiv.orgabs1908.10357）-源

  2. 消息 [2020/07/05]来自Towards Data Science的，介绍了HRNet和HigherHRNet用于人体姿态估计。 [2020/03/12]支持对CrowdPose数据集进行培训/测试。 [2020/02/24] CHRPR2020接受HigherHRNet！ [2019年11月23日]代码和模型现在发布！ [2019/08/27] HigherHRNet现在在。 我们还将发布代码和模型，敬请期待！ 介绍 这是的官方代码。 自下而上的人体姿态估计方法由于尺度变化的挑

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：156672
    • 提供者：weixin_42134094
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