基于Stacked Hourglass Networks的人体姿态估计开源项目介绍

基于Stacked Hourglass Networks的人体姿态估计开源项目介绍

pose-hg-demo Code to test and use the model from "Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/pose-hg-demo

1. 项目基础介绍及编程语言

该项目是普林斯顿视觉实验室（Princeton Vision Lab）开源的一个人体姿态估计项目，基于论文《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》。项目使用Lua语言编写，依赖于Torch7框架，用于评估和可视化人体姿态估计网络。

2. 项目核心功能

项目的主要功能是实现人体姿态的估计，通过以下核心功能实现：

• 人体姿态识别：利用栈式沙漏网络模型（Stacked Hourglass Networks）进行人体关节点的定位。
• 模型评估：提供了对模型性能进行评估的代码，可以测试模型在验证集上的表现。
• 可视化结果：通过QLua工具显示处理后的图像和预测的人体姿态。

3. 项目最近更新的功能

该项目最近的更新主要包括：

• 对代码进行了优化和整理，提高了代码的可读性和易用性。
• 增加了对MPII Human Pose数据集的支持，用户可以使用该数据集进行模型的训练和测试。
• 提供了对输入图像进行裁剪和调整的函数，以适应网络输入的要求，并优化了图像中人体中心的定位，减少脚部被裁剪的情况。
• 改进了注释格式，使其更加适合本项目代码结构，方便用户理解和使用。

通过这些更新，项目不仅提高了性能，而且提升了用户体验，使得更多的研究人员和开发者可以方便地使用这个模型进行人体姿态估计的研究和应用开发。

pose-hg-demo Code to test and use the model from "Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/pose-hg-demo