human-pose-estimation

OpenPose: Biblioteca de detección de puntos clave multiusuario en tiempo real para estimación de cuerpo, rostro, manos y pies

Toolkit de detección de objetos basado en PaddlePaddle. Soporta detección de objetos, segmentación de instancias, seguimiento de múltiples objetos y detección de puntos clave multi-persona en tiempo real.

Sistema de estimación y seguimiento de postura corporal completa multiusuario en tiempo real y con alta precisión

El proyecto es una implementación oficial de nuestro artículo de CVPR2019 "Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation"

Entorno de pruebas (sandbox) para entrenar redes de deep learning

Estimación de postura humana rápida y precisa en PyTorch. Contiene la implementación del artículo "Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose".

Implementación oficial de "OpenPifPaf: Composite Fields for Semantic Keypoint Detection and Spatio-Temporal Association" en PyTorch

⚡️ El marco de percepción espacial para construir rápidamente robots y espacios inteligentes.

Ultralytics YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12 para ROS 2

Implementación oficial en PyTorch de "Camera Distance-aware Top-down Approach for 3D Multi-person Pose Estimation from a Single RGB Image", ICCV 2019.

La imitación visual permite el control humanoide contextual. CoRL 2025, premio al mejor artículo estudiantil.

Código oficial para MAMMA: Markerless Accurate Multi-person Motion Acquisition.

[CVPR 2023] Implementación oficial del artículo "One-Stage 3D Whole-Body Mesh Recovery with Component Aware Transformer".

Estima poses humanas 3D absolutas a partir de imágenes RGB.

Representación de coordenadas consciente de la distribución para la estimación de la postura humana.

[ICLR 2026] Un modelo unificado para la reconstrucción 4D de humanos y escenas

Learning Delicate Local Representations for Multi-Person Pose Estimation (ECCV 2020 Spotlight), ganador del desafío COCO 2019 Human Keypoint Detection y premio al mejor artículo en COCO 2019.