Awesome GitHub RepositoriesPose estimation

MMPose is a PyTorch-based pose estimation toolbox and deep learning training pipeline designed for detecting 2D and 3D keypoints on humans, animals, and faces. It serves as a computer vision model zoo and a framework for both 2D pose estimation and 3D pose lifting. The project is distinguished by its modular architecture and extensibility, employing a registry-based system and hierarchical configurations to allow for custom algorithm integration and model pipeline customization. It supports diverse estimation paradigms, including top-down, bottom-up, and two-stage pose lifting workflows. The

Dies ist ein Framework für die Pose-Schätzung mehrerer Personen, das für die Echtzeit-Erkennung menschlicher Keypoints konzipiert ist. Es fungiert als Bottom-up-Pose-Schätzer, der Skelettgelenke bei allen Personen in einer Szene identifiziert, ohne dass ein separater Personendetektor erforderlich ist. Das System nutzt ein Convolutional Neural Network-Modell zur Generierung von Heatmaps und Vektorfeldern für die Haltungsanalyse. Es implementiert spezifisch Part-Affinity-Fields, um die Position und Ausrichtung von Gliedmaßen zu kodieren, was es dem Modell ermöglicht, einzelne Gelenke zu vollständigen Skeletten zu verbinden. Das Projekt deckt Computer-Vision-Bewegungsanalyse und Deep-Learning-Haltungsanalyse ab und extrahiert räumliche Koordinaten menschlicher Körperteile aus Bild- und Videodaten.

The project is an official implement of our ECCV2018 paper "Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking(https://arxiv.org/abs/1804.06208)"

Fast and accurate human pose estimation in PyTorch. Contains implementation of "Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose" paper.