实时多人关键点检测系统:OpenPose | 开源日报 0907

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了实时多人关键点检测系统:OpenPose | 开源日报 0907。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

openpose检测,开源日报,开源

CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

Stars: 27.9k License: NOASSERTION

openpose检测,开源日报,开源

OpenPose 是一个开源项目,它是第一个能够在单个图像上联合检测人体、手部、面部和脚步关键点 (总共 135 个关键点) 的实时多人系统。该项目具有以下核心优势:

  • 2D 实时多人关键点检测功能
  • 支持 15,18 或 25 个身体/足迹关键点估计,并包括 6 个足迹关键点。运行时间与被检测到的人数无关。
  • 支持 2x21 个手部关节点估计,运行时间取决于被检测到的人数。
  • 支持 70 个面部特征点估计,运行时间取决于被检测到的人数。
  • 实时 3D 单一用户骨架姿态识别:支持从多视角进行三维重建;处理 Flir 相机同步;兼容 Flir / Point Grey 相机;
  • 提供校准工具箱以用来评价失真度,内参和外参等摄像头参数。

rook/rook

Stars: 11.3k License: Apache-2.0

Rook 是一个开源的云原生存储编排器,为 Kubernetes 提供了与 Ceph 存储本地集成所需的平台、框架和支持。它通过构建在 Kubernetes 资源之上来自动化部署和管理 Ceph,以提供自我管理、自我扩展和自愈恢复的存储服务。以下是该项目的核心优势:

  • 提供文件、块和对象存储
  • 自动化部署、配置、伸缩升级及监控
  • 稳定性高且向后兼容性强

SimplifyJobs/New-Grad-Positions

Stars: 7.1k License: NOASSERTION

这个项目是一个用来分享和跟踪面向新毕业生的软件、技术、计算机科学、产品经理和量化分析师职位的仓库。该项目有以下特点:

  • 自动更新:使用脚本自动更新最新工作信息。
  • 简单贡献:通过提交 issue 来添加或编辑工作。
  • 新申请选项:灰色按钮代表标准发布,蓝色按钮代表 Simplify 一键申请。

cloudcommunity/Free-Certifications

Stars: 4.0k License: MIT

这个项目是一个精选的免费课程和认证列表。该项目提供了各种技术领域的免费课程和相关认证,包括云计算、网络安全、数据库等。以下是该项目的核心优势和主要功能:

  • 提供时间有限且即将过期的顶级优惠。
  • 由 Cloud Study Network 推出,旨在分享知识并建立全球科技社区。
  • 列表中涵盖了多家知名公司 (如 Nutanix、Gitlab、Oracle) 提供的免费认证机会。
  • 包含广泛而深入的覆盖不同领域 (如人工智能、数据分析) 以及专业性质 (如信息安全管理) 的学习资源。

总之,这个开源项目为用户提供了获取各种 IT 行业内重要厂商或组织所授予资格与荣誉标志 (例如:微软 Azure,AWS) 的途径,并帮助他们获得更好就职机会或者进一步发展自己职场生涯所需求到必备技能。

jzhang38/TinyLlama

Stars: 1.4k License: Apache-2.0

TinyLlama-1.1B 项目旨在预训练一个拥有 3 万亿个标记的 1.1B Llama 模型。通过适当优化,我们可以使用 16 个 A100-40G GPU 仅需90天完成此任务。该项目采用了与 Llama 2 完全相同的架构和分词器,因此 TinyLlama 可以轻松应用于建立在 Llama 之上的开源项目中。另外,TinyLama 只有 11 亿参数,并且非常紧凑,这使得它能够满足对计算和内存占用要求较低的多种应用场景。

核心优势:

  • 可以插入并运行在基于 LLama 构建的许多开源项目中
  • 紧凑性:只有 11 亿参数,在计算资源和内存限制下也能发挥作用
  • 支持 FSDP 进行多 GPU 和多节点分布式训练
  • 提供 flash attention、fused layernorm、fused swiglu 等特性

e2b-dev/awesome-ai-agents

Stars: 1.2k License: NOASSERTION

openpose检测,开源日报,开源

Awesome AI Agents 是一个 AI 代理的列表,分为两部分:开源项目和闭源项目及公司。该列表提供了一些可以使用的 SDK、框架和工具来构建 AI 代理。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-732889.html

  • 开放式项目
    • AgentGPT:基于浏览器的 AutoGPT 实现,通过无代码平台访问。
    • AI Legion:类似于 AutoGPT 和 Baby AGI 的合作型自主智能体平台。
    • Aider:让你与 GPT-3.5/GPT-4 结对编程的命令行工具。
    • AutoPR:使用 Chat GPT 生成解决 issue 的 PR。

到了这里,关于实时多人关键点检测系统:OpenPose | 开源日报 0907的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • MediaPipe人体姿态、手指关键点检测

    Mediapipe是google的一个开源项目,用于构建机器学习管道 提供了16个预训练模型的案例:人脸检测、Face Mesh、虹膜、手、姿态、人体、人物分割、头发分割、目标检测、Box Tracking、Instant Motion Tracking、3D目标检测、特征匹配、AutoFlip、MediaSequence、YouTube-8M 肢体识别本质上还是分类

    2024年02月08日
    浏览(51)
  • Pytorch+Python实现人体关键点检测

    用Python+Pytorch工程代码对人体进行关键点检测和骨架提取,并实现可视化。 物体检测为许多视觉任务提供动力,如实例分割、姿态估计、跟踪和动作识别。它在监控、自动驾驶和视觉答疑中有下游应用。当前的对象检测器通过紧密包围对象的轴向包围框来表示每个对象。然后

    2024年02月09日
    浏览(42)
  • 基于YOLO的3D人脸关键点检测方案

    YOLOLandmark解决了2D的人脸关键点检测问题,但3D任务仍然是个空白。我们能够在该领域继续突破呢? 我们最新的工作已经放到ArXiv: YOLOMT 3D人脸关键点数据调研 3D FLD的评估策略有哪些 当前领先的技术方法达到了什么水平? 我们的方法实现: 数据集转为YOLO格式 修改YOLO8Pose的入

    2024年02月12日
    浏览(37)
  • 解剖学关键点检测方向论文翻译和精读:基于热力图回归的CNN融入空间配置实现关键点定位

    Abstract: In many medical image analysis applications, only a limited amount of training data is available due to the costs of image acquisition and the large manual annotation effort required from experts. Training recent state-of-the-art machine learning methods like convolutional neural networks (CNNs) from small datasets is a challenging task. In this wo

    2024年02月09日
    浏览(98)
  • OpenCV 入门教程:人脸检测和关键点定位

    人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务,用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点,如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领

    2024年02月15日
    浏览(36)
  • MediaPipe之人体关键点检测>>>BlazePose论文精度

    BlazePose: On-device Real-time Body Pose tracking BlazePose:设备上实时人体姿态跟踪 论文地址:[2006.10204] BlazePose: On-device Real-time Body Pose tracking (arxiv.org) 主要贡献: (1)提出一个新颖的身体姿态跟踪解决方案和一个轻量级的身体姿态估计神经网络,同时使用了热图(heatmap)和对关键点坐标

    2024年02月06日
    浏览(63)
  • 机器学习笔记 - 探索PaddlePaddle框架的对象检测、分割和关键点检测

            PaddlePaddle(PArallel Distributed Deep LEarning)是百度于2016年发布的开源深度学习框架。它为各种机器学习任务提供了统一的平台。 但是最近的基准测试显示 PaddlePaddle 是潜在的领跑者,其基准速度超过了其更知名的竞争对手。          PaddlePaddle 与 PyTorch 或 Tensorf

    2024年02月13日
    浏览(54)
  • 【CV】Yolov8:ultralytics目标检测、关键点检测、语义分割

    Yolov8提供了一个全新的 SOTA 模型,包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于满足不同场景需求 骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 YOLOv5 的 C3 结构换成

    2024年02月06日
    浏览(63)
  • Yolopose关键点检测:自己标注数据集,制作数据集(二)

    继Yolopose关键点检测:自己标注数据集,制作数据集(一)后,完成了labelme下的JSON转coco格式的JSON,接下来需要介绍如何将coco格式的JSON文件转换成 yolo的txt文件,以及coco_kpts文件夹的内容布局。 通过edgeai-yolov5-yolo-pose工程下的README.md可知,官方已经给了labels格式及coco_kpts文件夹

    2024年02月15日
    浏览(40)
  • 从零开始的目标检测和关键点检测(一):用labelme标注数据集

    前言 :前段时间用到了mmlab的mmdetction和mmpose,因此以一个小的数据集复现了从数据集制作到模型训练和测试的全流程。希望对想入门mmlab框架的小伙伴有所帮助。主要想做目标检测和关键点检测,因此标注目标检测框和关键点。标注范式:注意关键点只能在一个目标检测框内

    2024年02月06日
    浏览(51)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包