human-pose-estimation

OpenPose: Thư viện phát hiện điểm khóa nhiều người theo thời gian thực để ước lượng cơ thể, khuôn mặt, tay và bàn chân

Bộ công cụ phát hiện đối tượng dựa trên PaddlePaddle. Nó hỗ trợ phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, theo dõi nhiều đối tượng và phát hiện điểm đặc trưng nhiều người theo thời gian thực.

Hệ thống ước lượng và theo dõi tư thế đa người toàn thân theo thời gian thực và chính xác

Dự án này là mã nguồn chính thức cho bài báo CVPR2019 của chúng tôi "Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation"

Môi trường thử nghiệm để huấn luyện các mạng học sâu

Ước lượng tư thế con người nhanh chóng và chính xác trong PyTorch. Bao gồm mã nguồn triển khai bài báo "Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose"

Bản triển khai chính thức của "OpenPifPaf: Composite Fields for Semantic Keypoint Detection and Spatio-Temporal Association" trong PyTorch.

⚡️ Framework nhận thức không gian để nhanh chóng xây dựng các robot và không gian thông minh

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

Triển khai PyTorch chính thức cho "Camera Distance-aware Top-down Approach for 3D Multi-person Pose Estimation from a Single RGB Image", ICCV 2019

Mô phỏng thị giác cho phép điều khiển hình người theo ngữ cảnh. CoRL 2025, Giải thưởng Bài báo sinh viên xuất sắc nhất.

[CVPR 2023] Triển khai chính thức của bài báo "One-Stage 3D Whole-Body Mesh Recovery with Component Aware Transformer"

Mã nguồn chính thức cho MAMMA: Markerless Accurate Multi-person Motion Acquisition

Ước tính tư thế người 3D tuyệt đối từ hình ảnh RGB.

Biểu diễn tọa độ nhận biết phân phối cho ước tính tư thế người.

[ICLR 2026] Một mô hình thống nhất cho tái tạo 4D người-cảnh

"Học các biểu diễn cục bộ tinh tế để ước tính tư thế nhiều người" (ECCV 2020 Spotlight) & (Người chiến thắng thử thách phát hiện điểm chính con người COCO 2019) & (Giải thưởng bài báo xuất sắc nhất COCO 2019)