基于 YOLOv10 的 Human3.6M 三维姿态检测与 UI 界面实现

1. 引言

1.1 研究背景

人体姿态估计（Human Pose Estimation, HPE）是计算机视觉领域的一项重要任务，广泛应用于虚拟现实、行为识别、运动分析和人机交互等场景。随着深度学习的发展，二维姿态估计技术已经取得了显著的进展。然而，三维姿态估计（3D Pose Estimation）仍然面临许多挑战。三维姿态估计的目标是从二维图像或视频中恢复人体各个关节的空间位置，包括深度信息，以便更准确地理解和分析人体姿势。

本博客将基于 Human3.6M 数据集，使用 YOLOv10 进行三维姿态检测，并提供一个完整的 UI 界面，帮助用户进行三维姿态估计。

1.2 目标与任务

本文将介绍如何使用 YOLOv10 进行 Human3.6M 数据集的三维姿态检测。任务分为以下几个部分：

• 数据预处理
• YOLOv10 模型训练
• 三维姿态恢复
• UI 界面开发
• 完整代码实现

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