pose-estimation

[Bài báo xuất sắc nhất sinh viên CVPR 2022] EPro-PnP: Ước lượng tư thế đối tượng đơn mắt bằng phương pháp xác suất Perspective-n-Points tổng quát hóa từ đầu đến cuối

Các thuật toán và ấn phẩm về theo dõi đối tượng 3D

Chuẩn bị và tải dữ liệu cho AMASS

Bộ công cụ nhận thức cho việc đào tạo và xác thực sim2real trong Unity

VPoser: Tiền định tư thế con người biến thiên

:fire: :fire: :fire: Danh sách bài báo về một số công trình Thị giác Máy tính (CV) gần đây

Các bài báo ICCV 2023-2025: Khám phá nghiên cứu tiên tiến từ ICCV 2023-25, hội nghị hàng đầu về thị giác máy tính. Cập nhật những tin tức mới nhất về thị giác máy tính và deep learning, kèm theo mã nguồn. ⭐ Hỗ trợ phát triển trí tuệ thị giác!

Một phương pháp thời gian thực ước lượng tư thế 3D của con người trực tiếp dưới định dạng Bio Vision Hierarchy (BVH) phổ biến, dựa trên các ước lượng khớp cơ thể 2D từ hình ảnh màu đơn mắt. Các đóng góp của chúng tôi bao gồm: (a) Biểu diễn NSRM tư thế 2D mới và nhỏ gọn. (b) Bộ phân loại hướng cơ thể người và tập hợp các mô hình được tinh chỉnh theo hướng

Bộ công cụ thuật toán AI ngoại tuyến miễn phí bằng Java, hỗ trợ nhận dạng khuôn mặt, phát hiện liveness, nhận dạng biểu cảm, phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, phát hiện người đi bộ, nhận dạng văn bản OCR, nhận dạng biển số xe, nhận dạng bảng biểu, ASR+TTS, dịch máy và các chức năng khác, chỉ cần thêm phụ thuộc Maven là có thể sử dụng. Hỗ trợ PyTorch, Tensorflow, đã tích hợp các mô hình phổ biến như Mtcnn, InsightFace, SeetaFace6, YOLOv8~v12, PaddleOCR(PPOCRv5), Whisper

[ICLR2022] Mã nguồn chính thức của UniFormer

Các công trình tuyệt vời về ước lượng tư thế 6 DoF của đối tượng

Phát hiện hoạt động theo thời gian thực dựa trên vị trí không gian bằng cách theo dõi các điểm chính trên cơ thể

[ECCV 2024 - Oral] ACE0 là phương pháp structure-from-motion dựa trên học máy, ước tính các tham số camera của tập hợp hình ảnh bằng cách học biểu diễn cảnh ẩn quán tính đa góc nhìn.

Danh sách tổng hợp các bài báo và tài nguyên liên quan đến DUSt3R, theo dõi những tiến bộ gần đây sử dụng mô hình nền tảng hình học này.

Động học không cần đánh dấu với bất kỳ camera nào — Từ ước tính tư thế 2D đến chuyển động OpenSim 3D

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

SOMA: Hợp nhất các mô hình cơ thể người tham số

ECCV2020 - Kho lưu trữ mã nguồn chính thức cho bài báo: STAR - A Sparse Trained Articulated Human Body Regressor.

[ECCV2022] Gen6D: Ước tính tư thế đối tượng 6-DoF không cần mô hình có khả năng tổng quát hóa từ hình ảnh RGB

Thư viện nhận thức phân cấp bằng Python cho ước tính tư thế, phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, ước tính điểm chính, nhận diện khuôn mặt, v.v.

GenZ-ICP: Thuật toán đo quãng đường LiDAR mạnh mẽ đạt chuẩn SOTA (IEEE RA-L 2025)

[IROS 2021] BundleTrack: Theo dõi tư thế 6D cho các đối tượng mới mà không cần mô hình 3D cấp thực thể hoặc cấp danh mục.

Dòng RTMPose (RTMPose, DWPose, RTMO, RTMW) không phụ thuộc vào mmcv, mmpose, mmdet, v.v.

Tái tạo 3D toàn thân thời gian thực từ một camera duy nhất, xuất dữ liệu BVH đa người, runtime C++ thuần, ONNX + ggml, khung xương 70 khớp với bàn tay.

Bộ ước tính tư thế người đơn lẻ nhẹ

(ICLR2026) ReconViaGen: Hướng tới tái tạo đối tượng 3D đa góc nhìn chính xác thông qua tạo sinh.

Một framework học sâu dành cho việc theo dõi tư thế đa động vật.

[CVPR 2024 - Oral] Khớp ảnh 2D trong không gian 3D: Pose tương đối theo hệ mét từ các điểm tương ứng theo hệ mét

Ước tính tư thế đầu theo thời gian thực được xây dựng với OpenCV và dlib.

Tự động hóa hoạt ảnh nhân vật 3D sử dụng các kỹ thuật Ước tính tư thế (Pose Estimation) và Tạo điểm mốc (Landmark Generation)