各位同学好，今天和大家分享一下如何使用MediaPipe完成手部关键点实时检测跟踪。先放张图看效果，15代表FPS值。1. 导入工具包# 安装opencv
pip install opencv-contrib-python
# 安装mediapipe
pip install mediapipe
# pip install mediapipe --user #有user报错的话试试这个
# 安装
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2023-12-06 17:19:11
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基本思想：适配mmpose模型，记录一下流水帐，环境配置和模型来自，请查看参考链接。
原创
2023-10-16 14:49:21
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anconda环境搭建# $MMPOSE表示项目（从githubu下载）的根目录
cd $MMPOSE
conda create -n 07.mmpose-pytorch1.5-py3.6 -y python=3.6
conda activate 07.mmpose-pytorch1.5-py3.6
# 请根据自己的环境搭建合适的 pytorch 环境
pip install torch==
前言本文主要整理总结face landmark有关的数据集。Face 2D Keypoint ‒ MMPose 1.1.0 documentationhttps://github.com/open-mmlab/mmpose/blob/main/docs/en/dataset_zoo/2d_face_keypoint.md关键特征点个数有5/15/68/98/106...数据集300W datase
原创
2023-08-08 00:48:18
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SimDR（现在已经改名叫SimCC，后文还是称SimDR）将姿态估计的Heatmap方法转换为分类方法，在HRNet上实现了涨点，并且减小了显存占用。作者已经在github上开源了代码，但是在MMPose上目前还没有实现，所以本篇文章就使用HRNet在MMPose上实现SimDR。 SimDR原文： Is 2D Heatmap Representation Even Necessary
环境准备1.在启智AI协作平台 2.MMpose安装教程前期准备 1.有启智账号，登陆后，点击加号，从MMpose安装教程写入，迁移到这里 启动调试任务，并创建GPU环境，点击调试。安装Pytorchpytorch 需要指定清华源，目的两个一个是下载快，一个是防止找不到网页报错， 执行命令`;注需要另开一个窗口，terminal终端执行下面的命令，永久设置pip的源为清华源pip config s
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2023-11-27 16:52:20
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前言本文是个人优化实验的记录，若读者对实验有兴趣，请点赞并评论，后续我会把代码开源。本文优化了一个regression-based 轻量级姿态估计模型，最终精度和heatmap-based的精度差不多，速度超越了heatmap-based的方法。实验大部分参考了镜子大佬知乎的优化过程。配置框架mmpose。数据集为mpii,16个关键点，评价指标为pckh。训练使用四块3090显卡。配置文件组成不
人体关键点检测与MMPose介绍人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是计算机理解人类动作、行为必不可少的一步，人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点，目前被广泛应用于动作检测、虚拟现实、人机交互、视频监控等诸多领域。本次课程涵盖人体姿态估计的介绍与应用、2D 姿态估计、3D 姿态估计、DensePose、Body M
目录0 背景1 主要算法1.1 基于匹配和三角化重建的算法1.2 基于空间体素化的算法1.3 基于图卷积网络的算法1.4 基于 Transformer 的算法2 常用数据集2.1 Campus2.2 Shelf2.3 CMU Panoptic3 MMPose 中 VoxelPose 的实现3.1 Model3.2 Data3.3 相机模块3.4 训练配置4 总结5 参考文献0 背景前面的推送我们简
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2024-08-01 16:07:41
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Deeplabcut新建自己的训练本教程最后使用Autodl云平台跑代码，本地电脑上只是进行数据标注，建议直接新建多动物训练，比单动物的项目能干的事多，也能对单动物进行预测（个人使用感觉还是mmpose预测新视频和图片的正确率更高）整个文件夹不能含有中文！！！！！！！1、安装deeplabcut库先安装Anaconda，然后去deeplabcut官网下载所有安装文件 https://github.
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2024-08-11 14:36:11
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