openpose

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 是CVPR2017的一篇论文,作者称是世界上第一个基于深度学习的实时多人二维姿态估计. 优酷演示地址:链接 前几天作者公布了windows下的代码,下面来说说如何配置: 英文配置地址可以参考作者的github:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/inst

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 是CVPR2017的一篇论文,作者称是世界上第一个基于深度学习的实时多人二维姿态估计. 优酷演示地址:链接 前几天作者公布了windows下的代码,下面来说说如何配置: 英文配置地址可以参考作者的github:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/inst

一.下载openpose下载openpose 使用Git直接下载openpose git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git 或者去github下载 openpose master.zip unzip openpose-master.zip,用unzip命令解压, mv openpose-master openpose, 然后重命名为openpose 切换到caffe所在的目录cd openpose

OpenPose的安装 参考油管教程 安装visual studio 选择所有的C++选项和windows8.1SDK 安装CUDA10.0 下载cudnn 7.5 并拷贝进CUDA 下载OpenPose和Cmake-gui 安装Cmake-gui 在提取的openpose中创建一个新的生成文件夹.启动CMake-GUI.将OpenPose设置为源项目,将build设置为目标,单击configure并选择generator. 点击generate并且在Visual Studio中打开工程 原文地

https://blog.csdn.net/eereere/article/details/80176007 参考资料code:https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimationpaper:https://arxiv.org/pdf/1611.08050.pdfMark的教学视频:https://www.youtube.com/watch?v=nUjGLjOmF7o                         (视频里特别详细,从conda环境,安装

跑过很多次openposeDemo了,不管是video.Webcam还是Images,都是运行结果一闪而过,然而我们所要的肯定不是只看一下运行结果就完事的,很多情况下,我们都希望能够把运行结果的图像.关节点坐标信息.人数统计等数据信息全部保存下来,以便于我们对openpose进行更加深入的分析和应用,那么这篇博客的作用就是告诉大家如何把这些运行结果保存下来. openposeDemo的程序运行结果的保存,其实有两种方式,一种便是直接使用官方Github的openpose demo的1.0.1的发

对VR来说,追踪是很关键的技术.当前市面上的VR头显主要支持手柄和头部追踪,一些公司如CTRL-labs曾提出通过电脉冲追踪手势的方案.Clay AIR在研发无硬件手势追踪技术,而Leap Motion.Magic Leap已经有效果优秀的这方面技术了. Holosuit Valve曾研发针对手部的骨骼追踪技术,不过这并不能满足全身追踪的需求.当前存在一些还在开发中的全身追踪方案,比如OptiTrack通过六个身体部位捕捉动作的追踪方案.Teslasuit动作捕捉全身服.Holosuit等. 上

性能分析 https://www.aiuai.cn/aifarm715.html openpose https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 用于PyTorch中基于骨架的动作识别的空间时间图卷积网络(ST-GCN) https://github.com/yysijie/st-gcn 原文地址:https://www.cnblogs.com/kekeoutlook/p/10284895.html

2D Pose estimation主要面临的困难:遮挡.复杂背景.光照.真实世界的复杂姿态.人的尺度不一.拍摄角度不固定等. 单人姿态估计 传统方法:基于Pictorial Structures, DPM ? 基于深度学习的算法包括直接回归坐标(Deep Pose)和通过热力图回归坐标(CPM, Hourlgass) 目前单人姿态估计,主流算法是基于Hourlgass各种更改结构的算法. 多人姿态估计 二维图像姿态估计基于CNN的多人姿态估计方法,通常有2个思路(Bottom-Up Appro