human pose estimation开源的文章

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 300+累计阅读 382平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄9年

关注

原创最新推荐文章于 2026-08-27 15:45:04 发布 382 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

2D/3D人体姿态估计（2D/3D Human Pose Estimation） 1. 基本概念 2. 发展现状阅读详情

3D：https://paperswithcode.com/task/3d-human-pose-estimation
2D：https://paperswithcode.com/task/pose-estimation

3D and 2D：https://github.com/wangzheallen/awesome-human-pose-estimation
总结了一下这些开源的代码，希望能帮到各位。

收录于

人体姿态

当前文章被收录于：

人体姿态

7 篇文章 2 人学习

订阅专栏查看详情

代码

当前文章被收录于：

代码

2 篇文章 0 人学习

订阅专栏查看详情

开源

当前文章被收录于：

开源

1 篇文章 0 人学习

订阅专栏查看详情

当前文章被以下社区和专栏收录：

姿态估计之2D人体姿态估计（1）（仅供个人参考）参考 1、自顶向下的 2D 人体姿态估计 - 知乎 2、人体姿态估计(Human Pose Estimation)经典方法整理 - 知乎 3、2D人体姿态估计浅析 - 知乎 4、人体姿态估计中回归出了heatmap如何去计算关键点的坐标位置？ - 知乎 5、论文阅读 - Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation 6、【HRNet】《Deep High-Resolution Represen.... 阅读详情

相关推荐

Cross View fusion for 3D Human Pose Estimation 论文解读

paper title: Cross View fusion for 3D Human Pose Estimation paper link：https://arxiv.org/abs/1909.01203 oral or demo video：https://www.youtube.com/watch?v=CbTUC7kOk9o project: - github：https://github.com/microsoft/multiview-human-pose-estimation-pytorch co

JerryZhang__的博客 2677

姿态估计之2D人体姿态估计 - HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Estimation

提出了一种新的Bottom-up的人体姿态估计方法HigherHRNet，该方法利用高分辨率特征金字塔学习尺度感知表示。该方法在训练方面具有多分辨率监督，在推理方面具有多分辨率聚合功能，能够较好地解决自底向上多人姿态估计中的尺度变化挑战，并能更精确地定位关键点，特别是对小人物。 HigherHRNet中的特征金字塔由HRNet的特征映射输出和通过转置卷积的上采样高分辨率输出组成。.........

light169的专栏 2029

基于深度学习的3D pose estimation总结（包括几篇2D pose estimation）

声明：此文章是作者自己学习过程中的简单总结，也是作者第一次上传，仅供各位同行参考，也请对文中错误和不足多多指教，敬请指正，谢谢！一、任务描述给定一幅图或者是一段视频，人体姿态估计就是恢复出其中的人体关节点位置的过程。二、挑战和难点 1.人体肢体运动较为灵活； 2. 视角的变化； 3.附着物的变化（比如遮挡，衣物等）； 4.3D pose estimation缺乏数据集；三...

qq_40045309的博客 8385

姿态估计之2D人体姿态估计 - Distribution Aware Coordinate Representation for Human Pose Estimation【转-修改】

Distribution-aware Maximum Relocalization是在基于分布假设的情况下对最大激活值进行重定位。

light169的专栏 1033

FPD: Fast Human Pose Estimation

文章地址:arxiv 这篇文章是电子科技大学和visionsemantics实验室联合发布的一篇文章. 文章目的: 人体姿态估计经过近几年的发展,在精度方面已经做的挺不错了,但越高的精度就意味着越深越宽的网络. 这样就造成了一个问题, 现有的state-of-the-art的模型没有办法在轻量级的设备上跑,例如普通的手机,没有很好的GPU的电脑等等. 文章的目的就是为了能够得到一个很轻量级的模型,...

Matthew技术小站 2572

PifPaf: Composite Fields for Human Pose Estimation

发表于arxiv, 一个bottom-up的方法, 用来预测单张图片中多个人体的关节点位置, 已开源 arxiv地址: https://arxiv.org/abs/1903.06593 github地址: https://github.com/vita-epfl/openpifpaf contribution bottom-up, box-free, end-to-end cnn arc...

Matthew技术小站 5153

【SSN】：Spatial Shortcut Network for Human Pose Estimation

1.概述现有的基于姿态估计的方式，是通过逐像素分类实现的，这种方式是考虑不到大范围的空间信息的。举例来说：在左图中，由于肘关节的外观与膝关节非常相似，对于一个感受野仅能覆盖肘关节本身的小特征提取器，很难将两者区分开来。但如果感受野能同时看到附近的手腕或肩膀，那么将其归类为肘部就容易得多。同样，在中间的图像中，要确定身体的某个部位是左还是右，人的头部和手的方向是重要的信息。在涉及单人姿态估计的方法...

yuanCruise 1557

AI Challenger-人体骨骼关键点检测&& Human Pose Estimation

AI Challenger 其中的人体骨骼关键点检测主要依赖的技术背景为Human pose estimation。该领域分为单人和多人两类，根据竞赛数据集来看，该任务为mult-person pose estimation。以下先介绍该竞赛的相技术背景 -- Background 专业术语：multi-person pose estimation 文章列表 1. CMP

Z5337209的专栏 1万+

人体关键点检测，可用于视频以及图片

人体关键点检测，可用于视频或者图片。

shayinzzh的博客 2427

A simple yet effective baseline for 3d human pose estimation

A simple yet effective baseline for 3d human pose estimation 主要工作在以往的人体3D关键点检测的方法中，主要有两种，一种是构造end-to-end的网络，直接实现输入普通图像，输出人体3D关键点；另一种是首先使用2D关键点检测的方法，检测出2D的关键点，然后使用匹配对对齐的方式构造出3D关键点。这篇文章的工作非常简单，但...

autocyz 4231

Learning to Refine Human Pose Estimation

翻到的一篇18年的老文章, 讲的是如何对关键点预测网络预测出的关键点进行修正, arxiv链接. 论文目的对已有的pose estimation model产生的pose进行修正论文方法训练一个新的模型, 来对某个pose estimation model产生的pose进行修正, 新模型文章命名为 PoseRefiner. 输入: 原始图片Image, 原始图片Image与其经过pose ...

Matthew技术小站 1621

树莓派+神经计算棒2部署Openvino的human_pose_estimation_demo实例

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据总结前言研一刚上来，导师就让部署从来没碰过的树莓派和人体姿态识别，网上将人体姿态识别部署至树莓派上的资料属实少之又少，搞了快一周算是实现了（????头快秃了都），为了对得起我的头发，用博客来祭奠一下。。。本文不涉及神经网络理论以及代码的解读，所以对于稍微有点计算机基础的人应该都不成问题，next，备齐家伙开始搞。所

hwxhxyz1998403的博客 2878

【python】OpenCV—Single Human Pose Estimation

COCO 输出格式鼻子- 0,脖子- 1,右肩- 2,右手肘- 3,右手腕- 4,左肩- 5,左肘- 6,左腕- 7,右髋部- 8,右膝- 9,右脚踝- 10,左臀部- 11,左膝- 12,左脚踝 - 13,右眼- 14,左眼- 15,右耳- 16,左耳- 17,背景-18MPII 输出格式头-0,颈-1,右肩-2,右手肘-3,右手腕-4,左肩-5,左肘-6,左腕-7,右髋部-8,右膝-9,右脚踝-10,左臀部-11,左膝-12,左脚踝-13,胸部-14,背景-15COCO 输出格式的模型。

bryant_meng 1961

Human-Pose-Estimation-Papers:2D＆3D人体姿势估计

人的姿势估计文件 [CVPR 2016]-201511 -201602 其他联合关节的3D深度卷积描述符进行动作识别 2D姿势使用深度共识投票的人体姿势估计通过卷积部分热图回归进行人体姿态估计用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络 DeeperCut：更深入，更强大，更快的多人姿势估计模型 3D姿势迈向视点不变的3D人类姿势估计基于贝叶斯图像的3D姿势估计保持不变SMPL：从单个图像（聚光灯）自动估计3D人体姿势和形状 3D人体姿势估计的顺序方法：身体关节的定位和标识分离 -201605 2D姿势 CRF-CNN：人体姿势估计中的结构化信息建模 3D姿势 MoCap指导的用于野外3D姿态估计的数据增强 -201609 没有 [CVPR 2017]-201611 -201702 没有 -201703 2D姿势多实例姿势估计中的基准测试

3D Human Pose Estimation = 2D Pose Estimation + Matching(2017)

3D Human Pose Estimation = 2D Pose Estimation + Matching(2017) Abstract Many approaches try to directly predict 3D pose from image measurements,we explore a simple architecture that reasons through intermediate 2D pose directions. （1）Deep neural nets have revolutionized 2D pose estimation,producing

MPII与Human3.6M数据集怎么准备？multiview-human-pose-estimation-pytorch数据流程实战详解

**multiview-human-pose-estimation-pytorch** 是 ICCV 2019 论文 "Cross View Fusion for 3D Human Pose Estimation" 的官方 PyTorch 实现，通过多视角同步图像估计 3D 人体姿态。这篇文章带你实战完成 **MPII** 与 **Human3.6M** 两个数据集的准备工作：文件放哪里、目录怎么

gitblog_00818的博客 1082

xilinx vivado 设置多核多线程加快综合、布局布线、仿真速度的方法

加快vivado布局布线速度的多核编译方法在tcl中执行下面的语句 set param general.maxThreads n来设置，n是你的CPU线程数。在设置之后你可以通过get_param general.maxThreads 指令来确认是否成功设置，加快vivado综合速度的多核编译方法操作方法与上面加快布局布线的方法一样。实际发现效果并不是很明显，官方论坛中提到只有在LINUX上才能发挥8核以上的效能，而且8核以上的效能提升并不明显。加快vivado仿真.

shawn的FPGA圈 2万+

上一篇： Ubuntu16.04下安装texlive并配置texstudio

下一篇： DCGAN+pytorch+代码详解

Cross View fusion for 3D Human Pose Estimation 论文解读

JerryZhang__的博客

12-05

2677