多层控制上身姿态的方法

最新推荐文章于 2025-06-13 16:42:15 发布
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分类专栏： Unity CC3.2 文章标签： iclone 多层控制
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1选择要施加的clip并调出层控制窗口

2点选motion层控制

3选择并复制pose（注意在哪个层中选中的情况下复制的是那个层中的pose）

4在新建层中分别选择头帧粘贴pose和尾帧粘贴pose因是上半身，因此mask中把下半身去掉即变灰

基于人工智能的实时健身训练分析系统：深蹲姿态识别与动作评估
11-01 1861
本项目的技术创新点主要体现在以下几个方面：首先，本项目采用了基于MediaPipe和自定义深度学习方法的姿态估计模型来实现人体关键点的精确定位和姿态分析。通过引入多角度关键点检测技术（如髋关节、膝关节、脚踝等位置的角度计算），该项目能够在深蹲动作中进行精细化分析，从而有效识别各种常见的姿势偏差，如膝盖过度前移、髋关节位置偏移等。此外，本项目结合了实时流媒体处理框架（Streamlit 和 WebRTC）和深度学习算法，通过实时处理视频帧的方式，支持用户通过摄像头进行动作实时评估。
江大白 | 万字长文！人体姿态估计入门详细教程（推荐收藏！）
csdn_xmj的博客
10-23 3011
基于视觉的单目人体姿势估计，是计算机视觉中最基本和最具挑战性的问题之一，旨在从输入图像或视频序列中获取人体姿势。本文作者总结了人体姿态估计入门需要学习的一些知识，在学习过程中的一些感悟和踩过的坑，列举主要的工作脉络和一些细节。全文较长，建议先收藏再阅读！
2D人体姿态估计综述
tianjiahao_369的博客
11-19 8601
本文主要介绍2D人体姿态估计的基本概念和相关算法，其中算法部分着重介绍基于深度学习的人体姿态估计算法的两个方向，即自上而下（Top-Down）的检测方法和自下而上（Bottom-Up）的检测方法。 前言：人体骨骼关键点对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。因此人体姿态估计是诸多计算机视觉任务的基础，例如动作分类，异常行为检测，以及自动驾驶等等。近年来，随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点检测...
2D人体姿态估计 - Convolutional Pose Machines(CPM)
light169的专栏
06-02 2269
Convolutional Pose Machines（CPM）的主要贡献在于： a) 用Heatmap来表示关节点的位置及位置约束关系，并且将Heatmap和Feature Map同时作为数据在网络中传递，同时在多个尺度处理输入的特征，充分考虑各个关节点之间的空间位置关系。 b) 多个阶段（Stage）有监督训练，避免过深网络难以优化的问题。 OpenPose是GitHub上最受欢迎的人体姿态估计项目（14.8K Stars, 4.2K Folks），其人体关键点检测正是主要基于Convo.....
【论文阅读】VIBE 基于视频的人体3D形状和姿态估计
屿十_
08-21 5184
论文原文：https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf 一、介绍 1、之前的方法与局限性 方法 将室内3D数据集与具有2D地面真实或伪地面真实关键点标注的视频相结合； 局限性 室内三维数据集在对象数量、运动范围和图像复杂度方面受到限制； 用地面真实二维姿态标记的视频量仍然不足以训练深层网络； 伪地面真实二维标签对于三维人体运动建模不可靠。 2、现有方法的问题 缺乏带标注的3D人体姿态和形态估计的数据集 现有的方法不够完善，无法捕获到人类实际运动的复杂性和可变性，
姿态识别、手势识别、举手、叉腰、比三角姿态估计、姿态识别（附代码）
QQ_1309399183的博客
10-28 1234
姿态识别、手势识别、举手、叉腰、比三角姿态估计、姿态识别（附代码）
CLONE——面向长时任务的闭环全身遥操：其MoE架构可实现“蹲着走”，且通过LiDAR里程计和VR跟踪技术解决位置偏差问题
结构之法 算法之道
06-13 692
为了历练新同事们，我给所有的新同事们分为了三个项目组(长沙及各地原有的老同事们 则继续之前的客户订单项目) 第一组 通过RL(uc伯克利hil-serl) 实现电源插拔 第二组 通过lerobot act/pi0，和VLA openpi 实现USB插拔 第三组 在弄人形，这两天搞的过程中 发现缺一些设备，所以下周到位后 正式开搞G1 edu版 以上的前两个组偏机械臂，大伙每天都在全力加速前进，而人形测 我则继续做更多的技术探索、积累、铺垫 如此，过程中，关注到了CLONE这个工作，故本文来解读之
【论文翻译】VIBE 基于视频的人体3D形状和姿态估计
屿十_
08-20 3794
人体运动是理解行为的基础。 尽管在单幅图像的三维姿态和形状估计方面取得了进展，但现有的基于视频的方法由于缺乏用于训练的地面真实三维运动数据而无法产生准确和自然的运动序列。 为了解决这个问题，我们提出了“用于身体姿势和形状估计的视频推理”(VIBE)，它利用了现有的大规模运动捕获数据集(AMASS)和未配对的、野外的2D关键点注释。 我们的主要创新是一个对抗性的学习框架，它利用聚集来区分真实的人体动作和由我们的时间姿势和形状回归网络产生的动作。 我们定义了一种新的具有自我注意机制的时态网络体系结构
【姿态估计】PoseMachine: 通过推理机进行关节姿态估计 Articulated Pose Estimation via Inference Machines
hyczkg的博客
12-20 2108
原文地址：http://www.cs.cmu.edu/~vramakri/poseMachines.html Varun Ramakrishna, Daniel Munoz, Martial Hebert, J. Andrew Bagnell, and Yaser Sheikh 卡耐基梅隆大学机器人研究所 摘要 用于关节人体姿态估计的最先进方法基于部件的图模型。这些模型通常仅限于树形结构表示...
图卷积-动作识别-姿态预测三篇论文归纳
RouTine
07-09 5713
名称 Actional-Structural Graph Convolutional Networks forSkeleton-based Action Recognition Convolutional Neural Networks on Graphswith Fast Localized Spectral Filtering Deep representation learning ...
网络游戏-基于卷积神经网络和智能终端的多类别人体姿态识别方法.zip
09-19
通过多层卷积和池化操作，网络可以从输入图像中捕获复杂的视觉模式，实现对多种姿态的分类。 其次，智能终端如智能手机、AR/VR头显或配备摄像头的设备，为实时人体姿态识别提供了平台。这些设备的普及使得姿态识别...
人体姿态识别的文献
04-22
例如，DeepPose、OpenPose等模型利用多层神经网络来学习特征表示，提高了姿态估计的准确性。这些模型通常会经过大量的标注数据训练，以学习到人体部位之间的关系和上下文信息。 3. **两阶段与一阶段方法**：在姿态...
课程设计-jsp37(CS)ATM柜员机模拟软件(java+sqlserver)-qlkrp.zip
06-14
课程设计+jsp+数据库+源代码+配套报告+教程，适合课程设计用
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1. 深度学习：一种通过建立多层的神经网络进行学习的方法，深度学习在图像识别和处理方面取得了突破性进展。在美颜瘦身技术中，深度学习可以被用来识别和分析人体特征，从而智能地调整图像中的身体形状。 2. 姿态...
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