# iOS 上 MoveNet 不如 PoseNet 的实现流程
在这篇文章中，我们将讨论如何在 iOS 应用中实现 MoveNet 和 PoseNet 的对比。这两种模型在姿态估计（Pose Estimation）中被广泛使用，但有时你可能会发现 MoveNet 的效果不如 PoseNet。我们的目标是比较这两种模型在同一应用场景下的性能。
## 整体流程
首先，我们将整个实现过程分成几个
原创
2024-09-22 03:40:32
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在上一节摄像机校准里，我们找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中，物体的姿势指的是其相对于相机的相对取向和位置
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2024-01-09 19:47:47
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MoveIt入门简介 文章目录MoveIt入门简介前言一、MoveIt的系统结构二、MoveIt的插件--RViz1.RViz简介2.RViz坐标系1、世界坐标系2、机械臂基坐标系3、关节坐标系4、工具坐标系 前言MoveIt由ROS（机器人操作系统）中一系列移动操作的功能包组成，包含运动规划，操 作控制，3D感知，运动学，碰撞检测等等，是目前针对移动操作最先进的软件。 它提供了一个易于使用的平台
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2023-10-16 17:55:44
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在上一节摄像机校准里，我们找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中，物体的姿势指的是其相对于相机的相对取向和位置
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2023-12-14 11:15:34
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2017-07-21 13:00 −请编写move(n, a, b, c)函数，它接收参数n，表示3个柱子A、B、C中第1个柱子A的盘子数量，然后打印出把所有盘子从A借助B移动到C的方法，例如： def move(n, a, b, c): pass 答案： def move(n,a,...相关推荐2019-12-23 17:18 −Python创建目录文件夹Python对文件的操作还算是方便的，只
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2024-08-12 12:36:03
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编辑：陈近日，来自谷歌的研究者更新了用于实时姿态检测的项目，该项目包含 3 种 SOTA 模型，其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fps 在电脑和手机端运行；BlazePose 可检测人体 33 个关键点；PoseNet 可以检测人体多个姿态，每个姿态包含 17 个关键点。不久之前谷歌研究院推出了最新的姿态检测模型 MoveNet，并在 TensorFlow.js
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2023-11-23 18:47:45
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编辑丨机器之心近日，来自谷歌的研究者更新了用于实时姿态检测的项目，该项目包含 3 种 SOTA 模型，其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fps 在电脑和手机端运行；BlazePose 可检测人体 33 个关键点；PoseNet 可以检测人体多个姿态，每个姿态包含 17 个关键点。不久之前谷歌研究院推出了最新的姿态检测模型 MoveNet，并在 TensorFlow
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2024-04-21 16:12:54
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PoseMonitor：智能监测，健康生活，让不良坐姿无处遁形。- 精选真开源，释放新价值。
概览
"让爷康康"是一款创新的安卓手机应用，专注于通过人工智能技术实时监测并纠正用户的坐姿。基于Tensorflow Lite的官方姿态估计示例，该应用集成了MoveNet Thunder神经网络模型，以及一个全连接网络，用于对姿态进行精确分类。无需联网，所有AI功能均在本地运行，保
原创
2024-07-03 10:38:10
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1、姿态识别项目2、姿态估计模型选取3、分类模型选取4、姿态识别实验1、姿态识别项目需求：自然场景实时检测人体的关键点位置并判断人体的动作。即fps>=30。思路：1、首先利用姿态估计模型判断关键点位置并保存关键点位置坐标2、将关键点保存，并利用分类模型对其进行训练以分类关键点：由于要实时即终端部署，所以姿态估计以及分类模型均使用轻量级模型2、姿态估计模型选取1、movenet_lighti
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2024-08-07 09:00:08
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导读本文记录了作者实现轻量级人体姿态估计模型的全过程，从方案的选取到尝试复现等，详细的叙述了一个项目需求完成的整体思路，并附有谷歌开源的MoveNet的复现经验。本文能给处在CV各个阶段的朋友们带来帮助！一、需求背景这天接到个新需求，需要实时检测自然场景下目标人体的关键点位置。从算法工程师的角度来拆解下需求：1、检测人体关键点位置，就是人体姿态估计任务嘛；2、要实时，那么就是终端部署，服务端那传输
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2024-09-26 09:15:42
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MoveNet是Google在2021年5月推出的一款轻量化姿态估计模型，集成在MediaPipe当中，出来至今已经一年多了，但是似乎相关的技术解读比较少，最近正好调研到仔细研究了一下感觉挺有意思的，所以更新一期解读。0. 前言说起业务落地级别的姿态估计算法方案，大家基本上的共识都是top-down范式，也就是det+pose的形式，先由一个轻量级的姿态估计模型提供bbox，再依次送入pose模型
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2024-03-29 12:05:14
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