基于自监督学习的3D人体姿态估计

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matlab人体姿态估计的代码是用于人体姿势估计和跟踪的基准模型。我们的新项目已在上线，其中包括HRNet在多种视觉任务中的应用。最佳单个HRNet在COCO test-dev2017数据集上获得77.0的AP，在MPII测试集上获得92.3%的PCKh@0.5。我们的新存储库还支持SimpleBaseline方法，欢迎您尝试。此存储库的条目在相关竞赛中取得了显著成绩，是的官方pytorch实现。这项工作提供了令人惊叹的简单有效的基准方法，可激发和评估新的研究方向。我们在COCO关键点检测数据集上的最佳单一模型达到了74.3的mAP。所有模型均可供研究使用。

乔治·帕夫拉科斯（Georgios Pavlakos），周晓薇，科斯塔斯·达尼利迪斯（Kostas Daniilidis）提出了用于3D人体姿势估计的“序数深度监督”方法。这里提供了相应论文的代码链接，用于在CVPR 2018中实现的序数姿态3D深度监视。使用说明包括命令行调用ConvNet模型和MATLAB脚本（存储于matlab文件夹），用于可视化和评估。确保预先安装MATLAB和hdf5库，并按照指南下载模型和数据集。

SimplePointPose 是一个用于人体姿态估计和跟踪的简洁高效的基准代码库，基于 PyTorch 实现，并在 COCO 关键点数据集上取得了出色成果。 主要特点： 提供一个简单有效的基线方法，有助于激发和评估该领域的新想法。 在具有挑战性的基准测试中取得优异结果，例如，在 COCO 关键点数据集上，最佳模型达到 74.3 mAP。 提供所有模型供研究使用。 MPII 验证集结果： | 指标 | 头部 | 肩膀 | 手肘 | 手腕 | 臀部 | 膝盖 | 脚踝 | 平均 || :----------------------: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: || 均值@0.1 (256x256) | 96.3 | 95.3 | 89.0 | 83.2 | 88.4 | 8 | - | - |

探讨了利用半监督学习方法进行遥感图像分类的研究，重点在于优化分类结果的准确性和效率。研究表明，通过引入半监督学习策略，可以显著提升遥感图像分类的性能，适用于各种实际应用场景。

机器学习领域的研究者和从业者，这份半监督学习教程将为你揭开这一技术的奥秘，带你领略如何利用有限的标记数据和大量的未标记数据提升模型性能。

利用LASSO进行特征选择，并采用半监督方法训练K-最近邻、支持向量机、随机森林和神经网络之一。

Marin，R.和Melzi，S.和Rodolà，E.和Castellani，U.，FARM：3D人体功能自动注册方法，CGF 2019内容快速开始该代码在“ Testset”目录内的所有网格上运行。要运行整个管道，请在文件中调整Matlab和Python解释器的路径： Pipeline\run_me.bat并运行它。您还可以按照以下顺序分别运行每个步骤： First_round.m Local_patch.m Fitting_1.py Second_round.m Fitting_2.py ARAP.m我们提供FAUST和TOSCA两种形状来验证设置是否正确。输出存储在目录中： Results\ARAP其他目录包含每个步骤后的结果以及其他有用的计算（例如，FMAP对应关系，地标，手和头部补丁）。要求此代码已在Windows 10 64位w \ Matlab 2017a及更高版本和Python 2.7上进行了测试（但解析为3应该很容易）。所有必需的文件已经包含在此存储库中。该管道的几部分来自第三方的贡献。特别是，我们将列出以下学分

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。