人体姿态估计相关开源数据集介绍及汇总

Human 3.6M 3D human pose dataset fetcher

人体姿态估计相关开源数据集介绍及汇总 15个目标检测开源数据集汇总 10个工业检测数据集.docx 图像去雾开源数据集资源汇总 自动驾驶方向开源数据集资源汇总（二）：驾驶场景分割、车道线检测、BEV语义分割等 关键点...

本文将介绍21个涵盖多个领域的经典开源数据集。 1. 目标检测： - COCO2017 数据集：这是一个广泛使用的数据集，包含物体检测、关键点检测和全景分割任务，适用于多种应用场景。 2. 图像分割： - LVIS 数据集：...

本文旨在汇总这些80多个开源数据集资源，覆盖目标检测、医学影像、关键点检测、工业检测等多个重要方向，为相关领域的研究者和工程师提供宝贵的参考和便利。 **目标检测数据集** 目标检测在计算机视觉领域具有...

CVPR2017的最新论文，实时的人体姿态估计算法。对深度学习爱好者有帮助

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）代码说明参见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514

Pointing Data数据库包含 个人的图像, 每个人有 个序列的 张不同姿态时的图像. 数据库中的人的皮肤颜色并不相同. 头部的姿态在水平方向上从正面到全侧面的 种姿态, 垂直方向上有 种姿态. 采集人的年龄在20岁到40岁之间. 头部的位置手工切割得到. N. Gourier, D. Hall, J. L. Crowley Estimating Face Orientation from Robust Detection of Salient Facial Features Proceedings of Pointing 2004, ICPR, International Workshop on Visual Observation of Deictic Gestures, Cambridge, UK

基于COCO数据集的人体姿势估计 该存储库包含使用深度神经网络执行人体姿态估计的SENG 474数据挖掘项目的在建项目。 下面是我们项目建议的简短摘录。 问题 人体姿态估计（HPE）是识别人体关键点以构建人体模型的问题领域。 许多现有系统接受图像作为输入，有些实现接受诸如点云和视频之类的格式。 HPE的应用广泛且使许多行业受益。 特别是，HPE在电影和游戏行业中均用于动画。 HPE的更险恶的应用可用于识别多个帧（即视频）上的个人。 HPE的另一个子集是手势估计，可用于翻译手语。 由于诸多挑战，HPE是一个困难的问题领域。 这些包括人类外观和体格的变化，环境光照和天气，其他物体的遮挡，关节重叠的自我遮挡，人体骨骼运动的复杂性以及2D图像输入的固有信息丢失[1]。 这个很大程度上未解决的问题使我们能够探索许多新颖和创造性的方法，从而丰富我们的学习经验。 我们很高兴探索这些应用程序，但是我们决定

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