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  3D人體姿態(tài)估計(jì)

  3D人體姿態(tài)估計(jì)是指通過算法對(duì)輸入的圖像或視頻進(jìn)行分析，推斷出人體的三維姿態(tài)信息。該技術(shù)可以應(yīng)用于許多領(lǐng)域，如虛擬現(xiàn)實(shí)、運(yùn)動(dòng)分析、人機(jī)交互等。 1. 算法原理： 3D人體姿態(tài)估計(jì)利用深度學(xué)習(xí)模型作為算法的核心，通過網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)人體姿態(tài)的表示和映射關(guān)系。該算法

  2024年02月03日

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• CVPR2023新作：3D人體姿態(tài)估計(jì)

  Title: 3D Human Pose Estimation via Intuitive Physics Affiliation: Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Germany Authors: Shashank Tripathi, Lea Müller, Chun-Hao P. Huang, Omid Taheri, Michael J. Black, Dimitrios Tzionas Keywords: 3D human pose estimation, physics engine, intuitive-physics terms, pressure heatmap, stable configuration. Su

  2024年02月16日

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• 計(jì)算機(jī)視覺算法中的 相機(jī)姿態(tài)估計(jì)（Camera Pose Estimation）

  目錄 ?編輯引言 相機(jī)姿態(tài)估計(jì)的基本概念 相機(jī)姿態(tài)估計(jì)的方法 特征點(diǎn)匹配 直接法 基于深度學(xué)習(xí)的方法 相機(jī)姿態(tài)估計(jì)的應(yīng)用 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR） 機(jī)器人導(dǎo)航 三維重建 結(jié)論 相機(jī)姿態(tài)估計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要任務(wù)之一。它涉及到確定相機(jī)在三維空間中的位置和朝向，常用于

  2024年02月05日

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  基于OpenCV 和 Dlib 進(jìn)行頭部姿態(tài)估計(jì)

  工作中遇到，簡單整理 博文內(nèi)容涉及基于 OpenCV 和 Dlib 頭部姿態(tài)評(píng)估的簡單Demo 理解不足小伙伴幫忙指正 廬山煙雨浙江潮，未到千般恨不消。到得還來別無事，廬山煙雨浙江潮。 ----《廬山煙雨浙江潮》蘇軾 https://github.com/LIRUILONGS/Head-posture-detection-dlib-opencv-.git 實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目以上傳

  2024年02月12日

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  Opencv之Aruco碼的檢測和姿態(tài)估計(jì)

  Aruco碼是由寬黑色邊框和確定其標(biāo)識(shí)符(id)的內(nèi)部二進(jìn)制矩陣組成的正方形標(biāo)記。它的黑色邊框有助于其在圖像中的快速檢測，內(nèi)部二進(jìn)制編碼用于識(shí)別標(biāo)記和提供錯(cuò)誤檢測和糾正。單個(gè)aruco 標(biāo)記就可以提供足夠的對(duì)應(yīng)關(guān)系，例如有四個(gè)明顯的角點(diǎn)及內(nèi)部的二進(jìn)制編碼，所以

  2024年02月02日

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  Mediapipe人體骨架檢測和實(shí)時(shí)3d繪制——Mediapipe實(shí)時(shí)姿態(tài)估計(jì)

  大約兩年前，基于自己的理解我曾寫了幾篇關(guān)于Mediapipe的文章，似乎幫助到了一些人。這兩年，忙于比賽、實(shí)習(xí)、畢業(yè)、工作和考研。上篇文章已經(jīng)是一年多前發(fā)的了。這段時(shí)間收到很多私信和評(píng)論，請(qǐng)?jiān)彑o法一一回復(fù)了。我將嘗試在這篇文章里回答一些大家經(jīng)常問到的問

  2024年02月03日

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  PoseFormer：基于視頻的2D-to-3D單人姿態(tài)估計(jì)

  論文鏈接：3D Human Pose Estimation with Spatial and Temporal Transformers 論文代碼：https://github.com/zczcwh/PoseFormer 論文出處：2021 ICCV 論文單位：University of Central Florida, USA Transformer架構(gòu)已經(jīng)成為自然語言處理中的首選模型，現(xiàn)在正被引入到計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，例如圖像分類、對(duì)象檢測和語義

  2024年02月04日

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  Python+OpenCV+OpenPose實(shí)現(xiàn)人體姿態(tài)估計(jì)（人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測）

  1、人體姿態(tài)估計(jì)簡介 2、人體姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)集 3、OpenPose庫 4、實(shí)現(xiàn)原理 5、實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6、實(shí)現(xiàn)代碼 人體姿態(tài)估計(jì)(Human Posture Estimation)，是通過將圖片中已檢測到的人體關(guān)鍵點(diǎn)正確的聯(lián)系起來，從而估計(jì)人體姿態(tài)。 人體關(guān)鍵點(diǎn)通常對(duì)應(yīng)人體上有一定自由度的關(guān)節(jié)，比如頸、

  2024年02月04日

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  【Animatable 3D Gaussian】3D高斯最新工作，25s重建十人, 炸裂

  1. 資料 項(xiàng)目： 論文： 代碼： 2. 論文 2.1 摘要 神經(jīng)輻射場能夠重建高質(zhì)量的可驅(qū)動(dòng)人類化身，但訓(xùn)練和渲染成本很高。為減少消耗，本文提出可動(dòng)畫化的3D高斯，從輸入圖像和姿勢中學(xué)習(xí)人類化身。我們通過在正則空間中建模一組蒙皮的3D高斯模型和相應(yīng)的骨架，并根據(jù)輸入

  2024年01月23日

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  LLM量化、高保真圖生視頻、多模態(tài)肢體運(yùn)動(dòng)生成、高分辨率圖像合成、低光圖像/視頻增強(qiáng)、相機(jī)相對(duì)姿態(tài)估計(jì)

  本文首發(fā)于公眾號(hào)：機(jī)器感知 LLM量化、高保真圖生視頻、多模態(tài)肢體運(yùn)動(dòng)生成、高分辨率圖像合成、低光圖像/視頻增強(qiáng)、相機(jī)相對(duì)姿態(tài)估計(jì) EasyQuant: An Efficient Data-free Quantization Algorithm for LLMs Large language models (LLMs) have proven to be very superior to conventional methods in various tasks. Howev

  2024年03月12日

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