pose-estimation

π RuView verwandelt Alltags-WiFi-Signale in Echtzeit-Räumliche Intelligenz, Vitalzeichenüberwachung und Präsenzerkennung – alles ohne ein einziges Video-Pixel.

Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — Objekterkennung, Instanzen-Segmentierung, semantische Segmentierung, Bildklassifizierung, Pose-Schätzung, Objekttracking

OpenPose: Echtzeit-Bibliothek zur Erkennung von Schlüsselpunkten von mehreren Personen für Körper, Gesicht, Hände und Füße.

X-AnyLabeling: Eine leichte, effiziente und einheitliche plattformübergreifende Desktop-Anwendung zur Annotation von Text-, Bild-, Video- und multimodalen Daten, die vielseitige integrierte Tools mit modernen KI-Modellen und flexiblem Multi-Format-Export kombiniert.

Echtzeit- und präzises Ganzkörper-Multi-Personen-Posen-Erkennungs- und Verfolgungssystem

OpenMMLab Pose Estimation Toolbox und Benchmark.

Gluon CV Toolkit

Offizielle Implementierung von DeepLabCut: Markerlose Pose-Schätzung benutzerdefinierter Merkmale mit Deep Learning für alle Tiere, einschließlich Menschen

Blendshape- und Kinematik-Rechner für Mediapipe/Tensorflow.js Face-, Augen-, Pose- und Finger-Tracking-Modelle.

LightGlue: Lokales Feature-Matching mit Lichtgeschwindigkeit (ICCV 2023)

Visuelle Lokalisierung leicht gemacht mit hloc

SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks (CVPR 2020, Oral)

Eine prozedurale Blender-Pipeline zur Generierung fotorealistischer Trainingsbilder

Code für „LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers“, CVPR 2021, T-PAMI 2022.

Leichte Python-Bibliothek zum Hinzufügen von Echtzeit-Multi-Objekt-Tracking zu beliebigen Detektoren.

Eine Sammlung vortrainierter, modernster KI-Modelle für das ailia SDK

PyTorch-Implementierung von OpenPose einschließlich Hand- und Body-Pose-Estimation.

detrex ist eine Forschungsplattform für DETR-basierte Objekterkennung, Segmentierung, Pose Estimation und andere visuelle Erkennungsaufgaben.

Schnelle und präzise Schätzung menschlicher Posen in PyTorch. Enthält die Implementierung des Papers „Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose“.

Das offizielle Repository für [NeurIPS'22] "ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation" und [TPAMI'23] "ViTPose++: Vision Transformer for Generic Body Pose Estimation"

🚀 Einfacheres und schnelleres YOLO-Bereitstellungs-Toolkit für NVIDIA 🛠️

Offizieller Code von „HybrIK: A Hybrid Analytical-Neural Inverse Kinematics Solution for 3D Human Pose and Shape Estimation“, CVPR 2021

Eine Bibliothek für differenzierbare Robotik auf Mannigfaltigkeiten.

Eine umfassende Liste von Arbeiten zu impliziten Darstellungen und NeRF im Bereich Robotik/RL, einschließlich Publikationen, Code und zugehöriger Websites

Monokulare, einstufige Regression mehrerer 3D-Personen sowie deren 3D-Positionen und -Trajektorien in Kamera- und globalen Koordinaten. ROMP[ICCV21], BEV[CVPR22], TRACE[CVPR2023]

DINO-X: Das weltweit leistungsfähigste Vision-Modell für Objekterkennung und -verständnis in offenen Welten

Code für das Projekt „MegaSaM: Accurate, Fast and Robust Structure and Motion from Casual Dynamic Videos“

🤗 Web-Benutzeroberfläche für Bildabgleich

:basketball::robot::basketball: KI-Web-App und API zur Analyse von Basketballwürfen und Wurfhaltungen.

Offizielle Implementierung von „OpenPifPaf: Composite Fields for Semantic Keypoint Detection and Spatio-Temporal Association“ in PyTorch.