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Awesome GitHub RepositoriesPose Estimation Validation
Automated routines for verifying the precision and recall of human pose detection models against ground truth datasets.
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Awesome Pose Estimation Validation GitHub Repositories
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- ultralytics/ultralytics
ultralytics/ultralytics
58,468Ver en GitHubUltralytics is a comprehensive computer vision framework designed for training, validating, and deploying deep learning models across a wide range of visual recognition tasks. It provides a unified interface for core operations including object detection, instance segmentation, pose estimation, and image classification. By utilizing a modular architecture, the platform allows users to swap model components to balance inference speed and accuracy requirements for diverse applications. The framework distinguishes itself through its support for real-time processing and flexible deployment. It in
Verifies the precision and recall of human pose detection models by running automated benchmarks against ground truth datasets.
Pythonclicomputer-visiondeep-learning - leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch
leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch
4,479Ver en GitHubEste proyecto es una implementación en PyTorch de una arquitectura de investigación diseñada para el aprendizaje de representaciones de alta resolución. Funciona como un framework de visión artificial centrado en la detección precisa de puntos clave, la estimación de poses humanas y la segmentación semántica de imágenes. La implementación proporciona herramientas especializadas para identificar puntos de referencia anatómicos en el cuerpo humano y predecir coordenadas de puntos clave faciales para analizar la orientación y alineación. Utiliza un sistema de flujos paralelos de múltiples resoluciones y fusión multiescala repetida para mantener representaciones de alta resolución en toda la red. El framework abarca una amplia gama de tareas de visión artificial, incluyendo detección de objetos, clasificación de imágenes y segmentación semántica a nivel de píxel. También incluye flujos de trabajo para entrenar modelos en datasets etiquetados y evaluar cuantitativamente la precisión de las posiciones articulares predichas frente a datos de validación.
Provides routines to evaluate the precision of predicted human joint positions against ground truth validation data.
Cuda - facebookresearch/videopose3d
facebookresearch/VideoPose3D
3,986Ver en GitHubVideoPose3D is a machine learning framework designed for 3D human pose estimation. It functions as a motion reconstruction tool that predicts 3D joint positions from 2D video sequences using a temporal convolutional network to process body movement over time. The project includes a semi-supervised learning pipeline that improves pose accuracy by combining labeled datasets with unlabeled video data and projection consistency loss. It also features a video pose visualizer capable of rendering 3D skeleton reconstructions and 2D keypoints as overlays on original footage. The framework covers the
Includes routines for verifying the precision of pose reconstructions against ground truth biometric data.
Python
