姿态专题
数据集 3DPW-开源户外三维人体建模-姿态估计-人体关键点-人体mesh建模 ＞＞ DataBall
3DPW 3DPW-开源户外三维人体建模数据集-姿态估计-人体关键点-人体mesh建模 开源户外三维人体数据集 @inproceedings{vonMarcard2018, title = {Recovering Accurate 3D Human Pose in The Wild Using IMUs and a Moving Camera}, author = {von Marc
数据集 Ubody人体smplx三维建模mesh-姿态估计 ＞＞ DataBall
Ubody开源人体三维源数据集-smplx-三维建模-姿态估计 UBody：一个连接全身网格恢复和真实生活场景的上半身数据集，旨在拟合全身网格恢复任务与现实场景之间的差距。 UBody包含来自多人的现实场景的1051k张高质量图像，这些图像拥有2D全身关键点、3D SMPLX模型。 UBody由国际数字经济学院（IDEA）提供。 （UBody was used for mesh r
Kaggle克隆github项目+文件操作+Kaggle常见操作问题解决方案——一文搞定,以openpose姿态估计项目为例
文章目录 前言一、Kaggle克隆仓库1、克隆项目2、查看目录 二、安装依赖三、文件的上传、复制、转移操作1.上传.pth文件到input目录2、将权重文件从input目录转移到工作目录 三、修改工作目录里的文件内容1、修改demo_camera.py内容 四、运行！ 前言 想跑一些深度学习的项目，但是电脑没有显卡，遂看向云服务器Kaggle，这里可以每周免费使用30h的GP
【AIGC】MimicMotion：姿态引导的高质量人体运动视频生成技术
资源 论文：https://arxiv.org/pdf/2406.19680 github:https://github.com/Tencent/MimicMotion comfyui:https://github.com/kijai/ComfyUI-MimicMotionWrapper 核心要点 1. confidence-aware pose guidance可以确保高质量视频和时间
SLAM ORB-SLAM2（29）PnP估计姿态
SLAM ORB-SLAM2（29）PnP估计姿态 1. PnP问题2. EPnP算法2.1. 计算4对控制点的世界坐标2.2. 计算齐次质心坐标2.3. 计算4对控制点的相机坐标2.3.1. 构造M矩阵2.3.2. 计算 M T M M^TM MTM的0特征值对应的特征向量2.3.3. 计算零空间的秩2.3.4. 计算线性组合的系数 2.4. 选择最小重投影误差 3. 标题
End-to-End视觉里程计新突破：从运动模糊图像中精确估计相机姿态
更多优质内容，请关注公众号：智驾机器人技术前线 1.论文信息 论文标题：MBRVO: A Blur Robust Visual Odometry Based on Motion Blurred Artifact Prior 作者：Jialu Zhang, Jituo Li*, Jiaqi Li, Yue Sun, Xinqi Liu, Zhi Zheng, and Guodong Lu
姿态识别+康复训练矫正+代码+部署
YOLO-NAS姿势模型是对姿势估计领域的最新贡献。今年早些时候，Deci凭借其开创性的目标探测基础模型YOLO-NAS获得了广泛认可。在YOLO-NAS成功的基础上，该公司现在推出了YOLO-NAS Pose作为其Pose Estimation对应产品。这个姿势模型在延迟和准确性之间提供了一个极好的平衡。 姿态估计在计算机视觉中起着至关重要的作用，涵盖了广泛的重要应用。这些应用
姿态识别 python 效果好，提供多种精准模型
该项目是一款基于Python的AI健身教练系统，它利用先进的姿态识别技术来帮助用户进行正确的运动姿势训练。该系统可以识别并纠正用户在做特定运动时的姿势，比如深蹲、仰卧起坐、步行等。 技术栈： 编程语言：Python深度学习框架：可以使用TensorFlow、PyTorch等姿态识别模型：项目提供了多种高精度的模型，包括但不限于基于卷积神经网络（CNN）的模型、基于Transformer架
姿态识别 python 效果好，提供多种精准模型欢
该项目是一款基于Python的AI健身教练系统，它利用先进的姿态识别技术来帮助用户进行正确的运动姿势训练。该系统可以识别并纠正用户在做特定运动时的姿势，比如深蹲、仰卧起坐、步行等。 技术栈： 编程语言：Python深度学习框架：可以使用TensorFlow、PyTorch等姿态识别模型：项目提供了多种高精度的模型，包括但不限于基于卷积神经网络（CNN）的模型、基于Transformer架构
基于 YOLOv8n-pose 模型的图像特征提取，可用于识别特定的姿态
目录 1. __init__ 方法：初始化类的实例 2. save_pose_feat 方法： 3. load_db_pose_feat 方法： 4. cal_similarity 方法： 实现了一个基于 YOLOv8n-pose 模型的图像特征提取和相似性比较系统。它可以从图像中提取人体关键点信息，并将其保存为特征文件。然后，通过计算输入图像与数据库中图像特征的相似度，确定输入
基于x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸朝向姿态估计功能
目录 一、概述二、环境要求2.1 硬件环境2.2 软件环境 三、开发流程3.1 编写测试3.2 配置资源文件3.2 验证功能 一、概述 本文档是针对x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸朝向姿态估计功能，opencv通过摄像头采集视频图像，将采集的视频图像送给seetaface6的人脸朝向姿态估计模块从而实现人脸朝向姿态估计功能。 测试结果如下图所示：
基于Python的mediapipe和opencv的人体骨骼、人体姿态关键点的实时跟踪项目
随着计算机视觉技术的发展，人体姿态估计在虚拟现实、运动分析、人机交互等领域得到了广泛应用。传统的姿态估计方法通常依赖于深度学习模型，需要大量的计算资源。而 Google 开发的 MediaPipe 框架则提供了高效且易于使用的解决方案，它可以在各种设备上运行实时的多模态应用。 项目目标 本项目旨在利用 MediaPipe 和 OpenCV 实现对人体姿态关键点的实时检测和跟踪，并通过可视化
AlphaPose姿态估计论文翻译和代码解读RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation
姿态估计模型AlphoPose模型的论文 或者论文V3版 ICCV2017接收，上海交大和腾讯优图的论文 代码 ，基于pytorch或者Tensorflow 如果想了解姿态估计的简单概述，可以点击我的另一篇综述文章 RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation Abstract 自然场景的多人姿态估计是一个极大的挑战。虽然最好的人类检测器已经有很好的
拥挤场景多人姿态估计论文梗概及代码CrowdPose: Efficient Crowded Scenes Pose Estimation and A New Benchmark
姿态估计是视频动作分析识别的基础工作，我有一篇小综述讲了姿态估计相关技术路线的发展，可以点这个链接看。 本文是MVIG大佬们发表在CVPR2019上的一篇论文，上号交通大学，基于AlphaPose思路，进一步提升了拥挤情况下准度 代码：github点这，基于Pytorch，是实时多人姿态估计系统 论文：论文点这 论文第二版点这 Abstract 多人姿态估计是大量计算机视觉任务的基础，近年来也
姿态估计Rethinking on Multi-Stage Networks for Human Pose Estimation论文梗概及代码解读
2018年COCO关键点检测冠军算法MSPN，姿态估计，Top-down的技术路线 应该是截止2019年10月26日时开源的最好的姿态估计算法之一了 旷世出品 代码链接点这，是基于Pytorch的 论文链接点这 摘要 姿态估计方法以基本形成one-stage 和 multi-stage两个路线 多阶段看上去更适合任务，但是现在多阶段的性能还是不如单阶段的 我们论文就来研究这个问题，我们讨论当下
多人姿态估计小小的综述
为什么叫小小综述呢，因为不从最开始综述起。只说一说近两年比较流行的姿态估计方法，以实用为主。毕竟对于我来说，这块更多是应用。单人的不好应用，就更多的说一说多人姿态估计。希望能对想入门姿态估计的朋友有一个快速的指引 入门简介 2014年引入CNN对单人姿态估计来进行解决，但是会有很多FP出现。引入MPII数据集，是W级别，之前的FLIC和LSP数据集都是K级别。 多人关键点检测数据集COCO 、
【C++PCL】点云处理稳健姿态估计配准
作者：迅卓科技 简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！ 公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方 重点：每个模块都有参数如何调试的讲解，即调试某个参数对结果的影响是什么，大家有问题可以评论哈，如果文章有错误的地方，欢迎来指出错误的地方。 目录 1.原理介绍 2.代码效果 3.源码展示 4.
车辆姿态角（Euler角）Pitch、Yaw、Roll 的设定
首先申明：此坐标系是针对车辆而设定的，对于无人机来说是不同的。 pitch()：俯仰角，pitchAngleC2W (orientation radian Y) yaw()：航向角，yawAngleC2W (orientation radian Z) roll()：横滚角，rollAngleC2W (orientation radian X)
基于EKF的姿态解算
首先一个最为基本的公式（我去，怎么编写公式啊？）：; 其中;。 由此，我们可以得出状态方程：step1: ,。 计算协方差矩阵 step2: ; Q 为过程噪声。
【AnimateAnyone】姿态可控视频生成模型训推，让图片里的人物动起来！
1. 模型简介 Animate Anyone是一项角色动画视频生成技术，能将静态图像依据指定动作生成动态的角色动画视频。该技术利用扩散模型，以保持图像到视频转换中的时间一致性和内容细节。训练由两阶段组成，对不同组网成分进行微调。具体实现借鉴于MooreThreads/Moore-AnimateAnyone。 2. 环境准备 安装新版本ppdiffusers以及该项目相关依赖。
【软件安装11】抓取姿态检测 Grasp Pose Detection (GPD) 与 gpd_ros 安装Ubuntu18.04
文章目录 一、GPD 教程1.1、依赖要求1.2、安装GPD1.3、使用GPD1.3.1 为点云文件生成抓取 1.4、参数1.5、可视1.6、神经网络的输入通道1.7、CNN框架1.8、Network Training1.9、抓取图像/描述符1.10、故障排除提示 二、gpd_ros 教程2.1 安装gps_ros流程：2.2 使用gpd_ros 抓取姿态检测(GPD
以创业者的姿态做一名工程师
以创业者的姿态做一名工程师 这样的有着浓浓血脉气息的企业文化的精华，是需要每个员工实践到每一天的工作生活，透入我们的心气骨髓的。当然，也包括我们工程师。要有创造性，即使在很受外界条件约束的情况下，也要努力找到问题的解决办法。永不轻言放弃。 当然，这只是我们文化的一个部分。可是作为一个码工，我觉得，以一个创业者、一个主人翁的姿态，去对待每一天的工作，无论是对长久的职场的发展，还是
姿态估计_超简易demo
// 所以所谓姿态估计到底怎么实现？ // paper核心代码有点难找，所以先看个简单实现感受一下 Mediapipe Mediapipe是主要用于构建多模式音频，视频或任何时间序列数据的框架。借助MediaPipe框架，可以构建令人印象深刻的ML管道，例如TensorFlow，TFLite等推理模型以及媒体处理功能。 pip install mediapipe demo impor
python姿态识别+Tensflow1.12+pyqt5+UI
python姿态识别+Tensflow1.12+pyqt5+UI import datetimefrom PyQt5.QtCore import QCoreApplicationfrom PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QApplication, QFileDialogfrom vedio import vediofrom HumanPoseRec i
基于 MediaPipe 的 2D 和 3D 的人体姿态追踪：Rerun 展示
点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号 概述 我们探讨一个使用 MediaPipe 在 2D 和 3D 中追踪人体姿态的用例。使这次探索更加有趣的是通过开源可视化工具 Rerun 提供的可视化功能，可以全方位展示人体姿态的动态。在这篇博文中，您将学习如何使用 MediaPipe 追踪 2D 和 3D 的人体姿态，并探索 Rerun 的可视化能力。 人体姿态追踪 人体姿态追踪是计算机视