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姿势播放器 适用于定时人物姿势的Web应用程序
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multiview-human-pose-estimation-pytorch:这是Pytorch的官方实现,“用于3D人体姿势估计的Cross View Fusion,ICCV 2019”
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此仓库实现了我们的ICCV论文“用于3D人体姿势估计的Cross View融合” 快速开始 安装 克隆此仓库,我们将克隆多视图姿势的目录称为$ {POSE_ROOT} 安装依赖项。 下载pytorch imagenet预训练的模型。 请在$ {POSE_ROOT} / models下下载它们,并使它们看起来像这样: ${POSE_ROOT}/models └── pytorch └
VoxelMorph代码配置
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我在Anaconda已提前安装TensorFlow和Keras包的虚拟环境下完成如下配置 第一步,去github上下载voxelmorph代码 点击Clone or download 第二步,下载所需包 我都是从镜像网站https://pypi.douban.com/simple下载,以防超时问题 pip --timeout=500 install nibabel -i https://pyp
imu-human-pose-pytorch:这是“将可穿戴IMU与多视图图像融合以进行人体姿势估计的Pytorch正式实现”
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将可穿戴IMU与多视图图像融合以进行人体姿势估计:一种几何方法 安装 克隆此仓库,我们将把您克隆的目录称为$ {POSE_ROOT} 安装依赖项。 下载pytorch imagenet预训练的模型。 请在$ {POSE_ROOT} / models下下载它们,并使它们看起来像这样: ${POSE_ROOT}/models └── pytorch └── imagenet
TF-SimpleHumanPose:“人类姿势估计和跟踪的简单基准”的TensorFlow实现,ECCV 2018
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用于人体姿势估计和跟踪的简单基准 介绍 此回购协议是实施的MSRA的 ,用于从单个RGB图像进行2D多人姿势估计。 此仓库提供的内容: 的实现。 灵活简单的代码。 与大多数公开的2D多人姿势估计数据集的,包括 , 和 。 人体姿势估计可视化代码(从修改)。 依存关系 此代码已在具有两个NVIDIA 1080Ti GPU的Ubuntu 16.04,CUDA 9.0,cuDNN 7.1环境
voxelpose-pytorch:正式实施“ VoxelPose
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体素姿势 这是以下方面的官方实现: , 屠含月,王春雨,曾文俊ECCV 2020(口服)( ) 安装 克隆此仓库,我们将克隆multiview-multiperson-pose的目录称为$ {POSE_ROOT}。 安装依赖项。 资料准备 货架/校园数据集 从下载数据集,并将其分别提取到${POSE_ROOT}/data/Shelf和${POSE_ROOT}/data/CampusSeq1
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Athlete-Pose-Detection-using-openCV-and-deep-learning-master
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棋盘姿势 棋盘姿势(方向、平移)使用 OpenCV 2.4.9 和 Python。 视频:http:
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姿势预测码 该存储库包含“进行”的代码(Toyer等人,DICTA'17)。 以下说明说明了如何预处理我们的数据集,以及如何训练LSTM基线和深马尔可夫模型以预测该数据集上的姿势。 安装依赖 该存储库对有一些依赖关系,如requirements.txt所列。 如果您安装,那么可以在外壳程序中使用以下命令在隔离的开发环境中安装以下依赖项: mkvirtualenv -p "$(which pyt
pose_annotation
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姿势注释 该存储库包含一个专为高速2D人体姿势标注而设计的工具。 入门 该工具可作为具有Web前端的python Web服务器运行。 要启动服务器,请运行: python run.py --port 8008 --debug 并导航到http://localhost:8008/static/js_annotation/index.html 数据 数据应存储在repo文件夹中,其结构如下: po
pose_estimation
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手势识别代码 MATLAB 写的,从外面转过来的。。
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Alpha Pose is an accurate multi-person pose estimation system. It is the first open-sourced system that can achieve 70+ mAP (72.3 mAP) on COCO dataset and 80+ mAP (82.1 mAP) on MPII dataset. To ...
Apose-words-18.1 for java 破解版 亲测可用
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Apose-words-18.1 for java 破解版 亲测可用 具体使用方法请看官网文档
Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition
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2017CVPR人脸识别文章Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition
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姿势估计 打印charuco-board.jpg测量打印输出中黑色正方形的长度,并以米为单位更新Makefile --sz。 进行校准,保存校准设置。 摆姿势,验证其是否有效。 有关详细信息,请参阅我的博客文章:
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用于3D人体姿势估计的时间平滑和遮挡人的本地化 该存储库包含论文“ 3D人体姿势估计的时态平滑和被遮挡人员的定位”。 要求 该代码已使用以下库进行了测试: PyTorch 1.5.1 numpy的1.16.4 scipy 0.18.1 用法 准备工作 首先,您必须从下载预处理的数据集,并将其解压缩到根文件夹中。 为了进行评估,您还需要下载数据集。 对于培训,还需要 。 提取后,文件夹结构应如
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