pose-estimation

[CVPR 2022 Best Student Paper] EPro-PnP: Perspectiva-n-Puntos probabilística generalizada de extremo a extremo para la estimación de pose de objetos monoculares

Algoritmos y publicaciones sobre seguimiento de objetos en 3D

Preparación y carga de datos para AMASS

Kit de herramientas de percepción para entrenamiento y validación sim2real en Unity

VPoser: Prior de pose humana variacional

Una lista de artículos sobre trabajos recientes de Visión Artificial (CV)

Artículos de ICCV 2023-2025: Descubre investigación de vanguardia de ICCV 2023-25, la conferencia líder en visión por computadora. Mantente al día con lo último en visión por computadora y deep learning, con código incluido. ¡⭐ apoya el desarrollo de la inteligencia visual!

Un método en tiempo real que estima la pose humana en 3D directamente en el formato Bio Vision Hierarchy (BVH), a partir de estimaciones de articulaciones corporales en 2D obtenidas de imágenes monoculares en color. Nuestras contribuciones incluyen: (a) Una representación de pose 2D NSRM novedosa y compacta. (b) Un clasificador de orientación del cuerpo humano y un conjunto de modelos ajustados a la orientación.

Caja de herramientas de algoritmos de IA offline gratuita para Java, que admite reconocimiento facial, detección de vida, reconocimiento de expresiones, detección de objetos, segmentación de instancias, detección de peatones, OCR, reconocimiento de matrículas, reconocimiento de tablas, ASR+TTS, traducción automática y más. Se utiliza mediante Maven. Compatible con PyTorch y Tensorflow, e integra modelos como Mtcnn, InsightFace, SeetaFace6, YOLOv8~v12, PaddleOCR(PPOCRv5) y Whisper.

[ICLR2022] Implementación oficial de UniFormer.

Recopilación de trabajos destacados sobre estimación de pose 6 DoF de objetos

Detección de actividades localizadas espacio-temporalmente en tiempo real mediante el seguimiento de puntos clave del cuerpo.

[ECCV 2024 - Oral] ACE0 es un enfoque de estructura a partir de movimiento basado en aprendizaje que estima los parámetros de cámara de conjuntos de imágenes mediante el aprendizaje de una representación de escena implícita y consistente en múltiples vistas.

🌟 Una lista curada de artículos y recursos relacionados con DUSt3R, que sigue los avances recientes utilizando este modelo fundamental geométrico.

Cinemática sin marcadores con cualquier cámara: desde estimación de pose 2D hasta movimiento 3D en OpenSim.

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

SOMA: Unificación de modelos paramétricos del cuerpo humano

ECCV2020: repositorio de código oficial para el artículo STAR - A Sparse Trained Articulated Human Body Regressor

[ECCV2022] Gen6D: Estimación generalizable de pose de objetos 6-DoF sin modelo a partir de imágenes RGB

Biblioteca de percepción jerárquica en Python para estimación de pose, detección de objetos, segmentación de instancias, estimación de puntos clave, reconocimiento facial, etc.

GenZ-ICP: odometría LiDAR robusta de última generación (IEEE RA-L 2025).

[IROS 2021] BundleTrack: Seguimiento de pose 6D para objetos nuevos sin modelos 3D de instancia o categoría

Serie RTMPose (RTMPose, DWPose, RTMO, RTMW) sin mmcv, mmpose, mmdet, etc.

Reconstrucción 3D de cuerpo completo en tiempo real desde una sola cámara, salida BVH multiusuario, tiempo de ejecución en C++ puro, ONNX + ggml, esqueleto de 70 articulaciones con manos.

Estimador de pose para una sola persona ligero

(ICLR2026) ReconViaGen: Hacia una reconstrucción precisa de objetos 3D con múltiples vistas mediante generación.

Framework de aprendizaje profundo para el seguimiento de poses de múltiples animales.

[CVPR 2024 - Oral] Emparejamiento de imágenes 2D en 3D: Pose relativa métrica a partir de correspondencias métricas.

Estimación de la postura de la cabeza en tiempo real construida con OpenCV y dlib

Animación automática de personajes 3D mediante técnicas de estimación de pose y generación de puntos de referencia