human-pose-estimation

OpenPose: ボディ、顔、手、足の推定のためのリアルタイム多人数キーポイント検出ライブラリ。

PaddlePaddleベースのオブジェクト検出ツールキット。オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、複数オブジェクトトラッキング、リアルタイムの複数人キーポイント検出をサポートしています。

リアルタイムかつ高精度な全身多人数ポーズ推定＆トラッキングシステム

本プロジェクトは、我々のCVPR2019論文「Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation」の公式実装である。

ディープラーニングネットワークのトレーニング用サンドボックス

PyTorch による高速で正確な人体姿勢推定。「Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose」論文の実装が含まれています。

「OpenPifPaf: Composite Fields for Semantic Keypoint Detection and Spatio-Temporal Association」のPyTorchによる公式実装

⚡️スマートロボットや空間を迅速に構築するための空間認識フレームワーク

ROS 2 向け Ultralytics YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11、YOLOv12

「Camera Distance-aware Top-down Approach for 3D Multi-person Pose Estimation from a Single RGB Image」(ICCV 2019) の公式 PyTorch 実装

視覚的模倣によるコンテキスト型ヒューマノイド制御。CoRL 2025 最優秀学生論文賞受賞。

MAMMA の公式コード: マーカーレスで高精度な多人数モーションキャプチャ

[CVPR 2023] 論文「One-Stage 3D Whole-Body Mesh Recovery with Component Aware Transformer」の公式実装

RGB画像から絶対的な3D人間の姿勢を推定する

姿勢推定のための分布認識型座標表現

[ICLR 2026] 4D人間・シーン再構築のための統合モデル

"Learning Delicate Local Representations for Multi-Person Pose Estimation" (ECCV 2020 Spotlight) & (COCO 2019 Human Keypoint Detection Challenge Winner) & (COCO 2019 Best Paper Award)