3 रिपॉजिटरी
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
58,468GitHub पर देखेंUltralytics 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
4,479GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट हाई-रिज़ॉल्यूशन रिप्रेजेंटेशन लर्निंग के लिए डिज़ाइन किए गए एक रिसर्च आर्किटेक्चर का PyTorch इम्प्लीमेंटेशन है। यह कंप्यूटर विज़न फ्रेमवर्क सटीक कीपॉइंट डिटेक्शन, ह्यूमन पोज़ एस्टिमेशन और सिमेंटिक इमेज सेगमेंटेशन पर केंद्रित है। यह इम्प्लीमेंटेशन मानव शरीर पर एनाटॉमिकल लैंडमार्क की पहचान करने और ओरिएंटेशन व अलाइनमेंट का विश्लेषण करने के लिए फेशियल कीपॉइंट कोऑर्डिनेट्स का अनुमान लगाने के लिए विशेष टूल्स प्रदान करता है। यह नेटवर्क में हाई-रिज़ॉल्यूशन रिप्रेजेंटेशन बनाए रखने के लिए मल्टी-रिज़ॉल्यूशन पैरेलल स्ट्रीम्स और रिपीटेड मल्टी-स्केल फ्यूजन सिस्टम का उपयोग करता है। यह फ्रेमवर्क ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इमेज क्लासिफिकेशन और पिक्सेल-लेवल सिमेंटिक सेगमेंटेशन सहित कंप्यूटर विज़न कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। इसमें लेबल किए गए डेटासेट पर मॉडल को ट्रेन करने और वैलिडेशन डेटा के मुकाबले अनुमानित जॉइंट पोजीशन्स की सटीकता का मात्रात्मक मूल्यांकन करने के लिए वर्कफ़्लो भी शामिल है।
Provides routines to evaluate the precision of predicted human joint positions against ground truth validation data.
Cuda - facebookresearch/videopose3d
facebookresearch/VideoPose3D
3,986GitHub पर देखेंVideoPose3D 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
