human-pose-estimation

OpenPose：实时多人体关键点检测库，支持身体、脸部、手部与脚部估计

基于 PaddlePaddle 的目标检测工具包。支持目标检测、实例分割、多目标跟踪和实时多人关键点检测。

实时且精确的全身多人姿态估计与追踪系统。

此项目为我们 CVPR2019 论文 "Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation" 的官方实现。

深度学习网络训练沙盒

在 PyTorch 中进行快速且准确的人体姿态估计。包含论文“Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose”的实现。

使用 PyTorch 实现“OpenPifPaf: Composite Fields for Semantic Keypoint Detection and Spatio-Temporal Association”官方版本。

⚡️ 用于快速构建智能机器人与空间的空间感知框架

适用于 ROS 2 的 Ultralytics YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11 与 YOLOv12

ICCV 2019 论文“Camera Distance-aware Top-down Approach for 3D Multi-person Pose Estimation from a Single RGB Image”的官方 PyTorch 实现

视觉模仿实现情境式人形机器人控制。CoRL 2025 最佳学生论文奖。

MAMMA 的官方代码：无标记精确多人动作捕获。

[CVPR 2023] 论文“One-Stage 3D Whole-Body Mesh Recovery with Component Aware Transformer”的官方实现。

从 RGB 图像估算绝对 3D 人体姿势

用于人体姿势估计的分布感知坐标表示法

[ICLR 2026] 用于 4D 人体与场景重建的统一模型

“学习用于多人姿势估计的精细局部表示”（ECCV 2020 Spotlight）及（COCO 2019 人体关键点检测挑战赛冠军）与（COCO 2019 最佳论文奖）