human-pose-estimation

OpenPose: शरीर, चेहरे, हाथों और पैरों के अनुमान के लिए वास्तविक समय बहु-व्यक्ति कीपॉइंट डिटेक्शन लाइब्रेरी।

PaddlePaddle पर आधारित ऑब्जेक्ट डिटेक्शन टूलकिट। यह ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन, एकाधिक ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग और वास्तविक समय मल्टी-पर्सन कीपॉइंट डिटेक्शन का समर्थन करता है।

रीयल-टाइम और सटीक फुल-बॉडी मल्टी-पर्सन पोज एस्टीमेशन और ट्रैकिंग सिस्टम

यह प्रोजेक्ट हमारे CVPR2019 पेपर "Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation" का आधिकारिक कार्यान्वयन है

डीप लर्निंग नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए सैंडबॉक्स

PyTorch में तेज़ और सटीक मानव मुद्रा अनुमान।

PyTorch में "OpenPifPaf: Composite Fields for Semantic Keypoint Detection and Spatio-Temporal Association" का आधिकारिक कार्यान्वयन।

⚡️ स्मार्ट रोबोट और स्पेस तेज़ी से बनाने के लिए spatial perception फ्रेमवर्क

ROS 2 के लिए Ultralytics YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12

ICCV 2019 के "Camera Distance-aware Top-down Approach for 3D Multi-person Pose Estimation from a Single RGB Image" का आधिकारिक PyTorch कार्यान्वयन

Visual Imitation Enables Contextual Humanoid Control. CoRL 2025, Best Student Paper Award.

[CVPR 2023] "One-Stage 3D Whole-Body Mesh Recovery with Component Aware Transformer" पेपर का आधिकारिक कार्यान्वयन

MAMMA के लिए आधिकारिक कोड: मार्कररहित सटीक बहु-व्यक्ति गति अधिग्रहण।

RGB छवियों से पूर्ण 3D मानव पोज़ का अनुमान लगाएं।

मानव मुद्रा अनुमान के लिए वितरण-जागरूक निर्देशांक प्रतिनिधित्व

[ICLR 2026] 4D मानव-दृश्य पुनर्निर्माण के लिए एक एकीकृत मॉडल।

"Learning Delicate Local Representations for Multi-Person Pose Estimation" (ECCV 2020 स्पॉटलाइट) और (COCO 2019 ह्यूमन कीपॉइंट डिटेक्शन चैलेंज विजेता) और (COCO 2019 बेस्ट पेपर अवार्ड)।