pose-estimation

[CVPR 2022 Best Student Paper] EPro-PnP : approche probabiliste généralisée de bout en bout pour l'estimation de pose d'objets monoculaires.

Algorithmes et publications sur le suivi d'objets 3D.

Préparation et chargement de données pour AMASS

Boîte à outils de perception pour l'entraînement et la validation sim2real dans Unity

VPoser : Variational Human Pose Prior

Une liste d'articles sur des travaux récents en vision par ordinateur (CV)

Articles ICCV 2023-2025 : Découvrez la recherche de pointe de l'ICCV 2023-25, la conférence de référence en vision par ordinateur. Restez informé des dernières avancées en vision par ordinateur et deep learning, code inclus. ⭐ soutenez le développement de l'intelligence visuelle !

Méthode en temps réel estimant la pose humaine 3D directement au format Bio Vision Hierarchy (BVH), à partir d'estimations d'articulations 2D issues d'images couleur monoculaires. Nos contributions incluent : (a) Une représentation NSRM de pose 2D nouvelle et compacte. (b) Un classificateur d'orientation du corps humain et un ensemble d'orientations ajustées.

[ICLR2022] Implémentation officielle de UniFormer.

Boîte à outils d'algorithmes d'IA hors ligne gratuite pour Java, prenant en charge la reconnaissance faciale, la détection de vivant, la reconnaissance d'expressions, la détection d'objets, la segmentation d'instances, la détection de piétons, l'OCR, la reconnaissance de plaques d'immatriculation, la reconnaissance de tableaux, ASR+TTS, la traduction automatique, etc. Utilisable via Maven. Supporte PyTorch et Tensorflow, avec intégration de modèles tels que Mtcnn, InsightFace, SeetaFace6, YOLOv8~v12, PaddleOCR (PPOCRv5) et Whisper.

Travaux de référence sur l'estimation de pose 6 DoF des objets.

Détection d'activité localisée spatio-temporellement en temps réel par suivi des points clés du corps.

[ECCV 2024 - Oral] ACE0 est une approche de structure-from-motion basée sur l'apprentissage qui estime les paramètres de caméra d'ensembles d'images en apprenant une représentation de scène implicite et cohérente multi-vues.

Une liste organisée de documents et ressources liés à DUSt3R, suivant les avancées récentes utilisant ce modèle de fondation géométrique.

Cinématique sans marqueurs avec n'importe quelle caméra — De l'estimation de pose 2D au mouvement OpenSim 3D.

Code officiel de MAMMA : Markerless Accurate Multi-person Motion Acquisition.

SOMA : Unification des modèles paramétriques de corps humain

ECCV2020 - Dépôt de code officiel pour l'article : STAR - A Sparse Trained Articulated Human Body Regressor

[ECCV2022] Gen6D : Estimation généralisable de pose d'objets 6-DoF sans modèle à partir d'images RGB

Bibliothèque de perception hiérarchique en Python pour l'estimation de pose, la détection d'objets, la segmentation d'instances, l'estimation de points clés, la reconnaissance faciale, etc.

GenZ-ICP : Odométrie LiDAR robuste SOTA (IEEE RA-L 2025)

[IROS 2021] BundleTrack : suivi de pose 6D pour objets nouveaux sans modèles 3D au niveau d'instance ou de catégorie

Série RTMPose (RTMPose, DWPose, RTMO, RTMW) sans mmcv, mmpose, mmdet, etc.

Reconstruction 3D complète du corps en temps réel à partir d'une seule caméra, sortie BVH multi-personnes, runtime C++ pur, ONNX + ggml, squelette de 70 articulations avec mains.

Estimateur de pose pour une seule personne, léger

(ICLR2026) ReconViaGen : vers une reconstruction d'objets 3D multi-vues précise par la génération

Un cadre d'apprentissage profond pour le suivi de posture multi-animal

[CVPR 2024 - Oral] Correspondance d'images 2D en 3D : pose relative métrique à partir de correspondances métriques

Estimation de la pose de la tête en temps réel construite avec OpenCV et dlib

Animation de personnages 3D automatique utilisant des techniques d'estimation de pose et de génération de repères