人体姿势估计

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。

此Matlab代码multimodal_dbn_pose处理混合数据集中RGB和深度图像的姿势估计，特别是在严重遮挡条件下。我们采用Restricted Boltzmann机实现姿势估计。存储库包含重要文件如下：Yash_RBM/dbn_multi_modality_1_layer.m：浅层多模态DBN；Yash_RBM/dbn_single_modality_1_layer.m：1层高斯二进制RBM（基线）；Yash_RBM/dbn_single_modality_4_layer.m：4层单模态DBN。此外，还提供数据预处理文件：preprocess_cad60.py和cad60_dataset.py。为了重现我们的工作，请按以下步骤操作：步骤1：从指定链接下载CAD60存储库；步骤2：在当前目录下创建名为data/cad60_dataset/的目录结构，并将下载的文件夹放入cad60_directory；步骤3：运行preprocess_cad60.py；步骤4：执行cad60_dataset.py。

提供了ICCV 2017年会上关于PyraNet用于人体姿势估计的培训和测试Matlab代码。感谢杨伟、李爽、欧阳万里、李洪生和王小刚的贡献。安装依赖项：luarocks install hdf5、luarocks install matio、luarocks install optnet（可选）、luarocks install nccl（建议用于多GPU训练）。确保在使用多GPU训练时设置LD_LIBRARY_PATH以指向libnccl.so文件。数据集准备：创建符号链接指向MPII数据集的图像目录：ln -s PATH_TO_MPII_IMAGES_DIR data/mpii/images；创建符号链接指向LSP数据集的图像目录：ln -s PATH_TO_LSP_DIR data。

介绍Matlab数据输入代码姿势估计诊断工具：此项目包含源代码和批注，用于分析机器人目标探测器和姿态估计器上的错误。这是一个存储库，包含我们在文章中详细描述的诊断工具的实现。我们提供所有实验所需的代码和数据副本。项目许可信息详见文件“LICENSE”。如果您使用此软件，请引用以下参考文献：@inproceedings{Redondo-Cabrera2016, Title = {姿势估计错误，最终诊断}, Author = {Redondo-Cabrera, C. and Lopez-Sastre, R.~J. and Xiang, Y. and Tuytelaars, T. and Savarese, S.}, Booktitle = {ECCV}, Year = {2016}}。该诊断工具在Ubuntu 14.04下开发和测试，Matlab是必需的。报告生成PDF需要pdflatex工具。如需生成报告，请按照以下步骤操作。

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 | - | - |

为了进行姿势估计的结构化特征学习，我们的工作涉及设置Matlab代码生成位置。我们自己编写了用于损失、通道丢失和混合插值的图层，可以在Caffe中使用。如果您不需要这些功能，可以选择使用自己的Caffe。执行make matcaffe以准备LMDB数据。运行Data_prepare.m生成所需的LMDB。对于训练Caffe模型，运行Baseline.sh脚本。可能需要预先训练的完全卷积模型。选择最佳模型进行测试，并使用TestModel.m查看结果。我们提供经过训练的LSP数据集模型（迭代= 3250）。如需测试，请下载并设置test_our_provided_model变量为true。

介绍了一种基于自监督学习的3D人体姿态估计方法，该方法利用单目视频帧序列进行3D姿态生成，并采用自监督校正机制，通过保持3D几何一致性来增强模型性能。该方法的核心部分使用C++实现，并由深度学习工具箱Caffe提供支持。在Human3.6M、KTH Football II和MPII数据集上进行的实验结果表明，该方法具有良好的性能表现。

我们已基于此工作发布了新项目的代码和arXiv预印本，该代码和预印本是基于Wang等人撰写的论文“DenseFusion：通过迭代密集融合进行6D对象姿势估计”的实现。该模型接受RGB-D图像作为输入，预测每个对象在帧中的6D姿势。代码在Python中实现，包括DenseFusion模型、迭代优化模型和SegNet语义分割模型的完整实现。ROS代码未包含在内。支持Python 2.7/3.5/3.6，并建议使用PyTorch 0.4.1及以上版本。

OpenPose 是一个实时人体关键点检测系统，可检测人体、手部和面部关键点（共 130 个）。先决条件：安装 CUDA、cuDNN、CMake GUI、protobuf 编译器。创建 Conda 环境，并安装 OpenCV、protobuf。克隆 OpenPose 存储库，并使用 Caffe 构建。

如何解决乱码：执行以下查询显示了所有char相关的变量。将cookbook之前的导出语句添加—default-character-set=gb2312