Coarse-to-Fine Volumetric Prediction for Single-Image 3D Human Pose Project and Code: https://www.seas.upenn.edu.../~pavlakos/projects/volumetric/ 输入一张彩色图像，输出人体 3D姿态信息，采用 CNN网络端对端训练，技术创新点：1）对三维空间进行网格划分，2）Coarse-to-Fine...Volumetric representation for 3D human pose 对于3D 人体姿态估计问题，问题的一般定义是 人体N个关节，每个关节有一个 3D 坐标（x,y,z）...这里我们参考 3D Interpreter Network 【35】，进行2步训练。...representation 首先预测 2D 关节点heatmaps， 然后在3D 网格空间坐标上进行 3D 关节点坐标推理 The first step can be trained with
人体构造 Anatomy 3D 作者：matrix 被围观: 3,217 次 发布时间：2013-05-24 分类：兼容并蓄 | 无评论 » 这是一个创建于 3387 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变...Anatomy 3D 英文版 下载：http://soft.shouji.com.cn/down/23514.html 一款三维立体的全维度方式来展示人体构造的应用，从骨骼到肌肉再到器官，可以缩放、转动...★易于浏览和探索人体（骨骼和肌肉系统免费版） ★快速搜索功能 ★高细节的3D模型 ★从维基百科的每一个对象的详细信息 ★改进的界面 ★改进性能 ★经常更新！...★测试您的知识测验（将被添加在未来的更新） ★试试这个免费版本，然后再决定买的Anatronica Pro（无广告，更多的解剖系统，频繁的更新） ★可为Android手机和平板电脑 ★造访www.anatronica.com...免费完整的在线网页版的互动解剖与所有人体解剖学系统！
本文内容 前言 主流算法 常用数据集 MMPose 中的 3D HPE 算法实现 总结 前言 3D Human Pose Estimation（以下简称 3D HPE ）的目标是在三维空间中估计人体关键点的位置...关于人体的表示一般有两种方式：第一种以骨架的形式表示人体姿态，由一系列的人体关键点和关键点之间的连线构成；另一种是参数化的人体模型（如 SMPL [2]），以 mesh 形式表示人体姿态和体型。...近几年，随着深度学习在人体姿态估计领域的成功应用，2D HPE 的精度和泛化能力都得到了显著提升。然而，相较于 2D HPE，3D HPE 面临着更多的挑战。...HPE 任务最为常用的数据集之一，包含了 360 万帧图像和对应的 2D/3D 人体姿态。...该数据集在实验室环境下采集，通过 4 个高清相机同步记录 4 个视角下的场景，并通过 MoCap 系统获取精确的人体三维关键点坐标及关节角。
据科技新闻网站phys.org报道，比利时奥斯坦德(Ostend)市和烈日(Liege)市的医院将使用日本软银集团开发的Pepper机器人担任导医工作。...有些像Pepper一样的机器人已经在日本商店和几个大型的法国商场进行了测试，一般承担零售任务，而这是第一次将Pepper用于导医工作。
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Invesalius是专门应用于医学图像3D重建，输入数据必须是一个序列的2D的DICOM图像，可以是CT或者是MRI序列，输出的是3D表面轮廓，该工具就是为生成解剖学的物理模型而做准备的。...2、选取感兴趣区域 接下来就是要提取图像中感兴趣的区域了，比如要提取人体肋骨。该工具提供了一些方法来提取一些组织，如图所示。 ? 所以选择骨骼选项，可以看到如下效果图。...3、配置3D表面 3D表面配置可以设置透明度，直接默认值即可，然后下一步。 4、输出结果 直接输出立体图像和相应的3D表面轮廓结果。 ?
此外，ChatPose基于复杂推理理解和生成3D人体姿态的能力为人体姿态分析开辟了新的方向。 引言 图1 现有的3D姿态估计和生成系统被限制在狭窄的任务中。这与LLMs所展示的通用推理能力形成了对比。...如果LLM能将这种通用知识与3D人体姿态和运动联系起来，它将拥有超越现有解决方案的强大推理能力。...以下为几个关键贡献： 针对3D人体姿态推理的微调 多模态LLMs可以有效地进行微调，从图像中推断3D人体姿态，包括人体部位的实值旋转。...将3D人体姿态与语言连接 该模型成功地将3D人体姿态估计与自然语言桥接起来。这种整合至关重要，因为它为实际应用和创新的培训方法开辟了许多可能性。...人体姿态交互中的新应用案例 ChatPose引入了新的使用案例，用户可以使用文本描述和图像与语言模型交互讨论3D人体姿态。
1 介绍 本文作者提出了一个3D人体全身运动捕捉系统 FrankMocap，能够从单目视频同时估计出3D人体和手部运动，在一块GeForce RTX 2080 GPU上能够达到 9.5 FPS。...人们每天会拍大量的日常活动视频上传到网络，如果有一种基于普通摄像头的运动捕捉系统，能够捕捉视频中人体的运动，将在人机交互、人工智能、机器人等众多方向有所应用。...作者采用 SMPL-X 人体模型，首先通过两个回归模块来从输入图片分别估计人体和人手的3D姿态，然后再通过一个整合模块将预测的结果组合在一起，得到最终的3D全身人体。文章代码将会开源。 ?...SMPL-X 模型 SMPL-X 人体模型是一个参数化的3D人体模型，是 SMPL 模型的扩展，能够通过低维的人体形状和姿态参数的组合来表达不同形状和姿态的3D人体，其与 SMPL 模型的最大差异在于...3D人体估计模块 image.png 损失函数和数据集 3D人体估计网络使用了 Human3.6M 数据集和 EFT 数据集，其中 EFT 数据集包含 COCO 和 MPI 中的人体图片及其对应的
之前我分享过使用Invesalius工具生成人体模型3D表面轮廓案例，接下来需要借助一些三维建模工具将轮廓进行实体化。...1、导入原始轮廓数据 之前是做过一个人体肋骨轮廓的提取，将原始stl数据导入到3dsMax中，如图选择快速焊接，然后保存该项目。 ?...因为我后面是用Unity来开发虚拟现实项目，所以我们需要把3D模型保存成fbx格式文件。
为了实现这一点，本文使用数千个3D扫描来训练统一的人体3D模型，SMPL-X，它通过完全铰接的手和富有表情的脸来扩展SMPL。没有成对图像和标签，直接回归SMPL-X的参数是非常具有挑战性。...目前大多数的工作主要在2D上对人体姿态，人手关键点以及人脸进行研究，由于真实的场景是以3D为基础的，并且缺乏3D模型和丰富的3D数据，因此捕捉人体，人手和人脸的3D表面异常困难。...目前有一些方法通过深度学习的方法从单张图片中回归出SMPL的参数，但是要估计带有人手和人脸的3D人体缺乏有效的训练数据。...相关研究 3.1 人体建模 身体，人脸和人手：3D身体建模的问题以前通过将身体分解成多个部分和分别建模来解决。本文关注的方法是从3D扫描中学习统计形状模型。...3.2 人体结构推理 有很多方法可以从图像或RGB-D估计3D人脸，也有很多方法可以从这些数据估计手部。
连续且与分辨率无关的神经 3D 表示推动了 3D 刚体生成建模的最新进展。由于衣服的复杂相互作用、它们的拓扑结构和姿势驱动的变形，为穿着衣服的人建模是一项具有挑战性的任务。...通过学习个人的生成模型，马克斯普朗克智能系统研究所的研究人员希望使 3D 人类化身广泛可用。...该团队提出了gDNA，这是一种合成新颖人体形状的 3D 表面的方法，可以控制服装设计和姿势，产生逼真的服装细节，作为详细神经化身完全生成建模的第一步。...这是通过包含一个潜在空间来实现的，用于有条件地生成穿着衣服的人体形状和蒙皮重量。 该团队演示了第一种方法，该方法可以在姿势控制下生成各种 3D 衣服人体形状，并在姿势控制下仅使用姿势扫描。...结论 马克斯普朗克智能系统研究所的研究人员开发了 gDNA，这是一种 3D 穿衣人体生成模型，可以生成具有精确皱纹和明确姿势控制的各种穿衣人。
为鼓励景区加速数字化转型，国家也出台了系列智慧景区建设的政策指导，智慧景区导览系统平台应运而生。...智能景区导览作为一种全新的数字化旅游服务模式，景区导览系统将AR、VR、3D、数据库、智能硬件等技术相结合，实现对景区导览、信息咨询、线路导航、语音导览、在线购物等多种功能的覆盖和实现。...本文将着重介绍一下道可云智慧景区导览系统平台的构造和导览、数字人导游等功能。...一、智慧景区导览系统平台构造VR智慧景区导览系统平台是道可云以智慧旅游概念策划设计的集“景区手绘地图、景区导览、景点科普、智能导航、VR全景游园、公共服务、预约购票、周边推荐、大数据分析”等要素为一体的智慧景区平台...2.展示终端：道可云智慧景区导览系统平台包括小程序端、大屏段端、H5等多终端。
3D人体姿态估计 A Comprehensive Study of Weight Sharing in Graph Networks for 3D Human Pose Estimation 作者 |...HPE的GCNs权重分担问题进行了全面系统的研究。...人体姿态估计 ?...多人3D人体姿态估计 HMOR: Hierarchical Multi-Person Ordinal Relations for Monocular Multi-Person 3D Pose Estimation...3D人体姿态和网格估计 I2L-MeshNet: Image-to-Lixel Prediction Network for Accurate 3D Human Pose and Mesh Estimation
它就是根据画面，捕捉人体的运动姿态，比如 2D 姿态估计： 再比如 3D 姿态估计： 看着好玩，那这玩应有啥用呢？ 自动驾驶，大家应该都不陌生，很多公司研究这个方向。...FrankMocap FrankMocap 是港中文联合 Facebook AI 研究院提出的3D 人体姿态和形状估计算法。...算法很强大，能够从单目视频同时估计出 3D 人体和手部运动，在一块 GeForce RTX 2080 GPU 上能够达到 9.5 FPS。 缺点就是，速度有点慢，计算量较大，达到实时性有一定难度。.../mocap_output 运行效果： 总结 3D 人体全身运动姿态捕捉，可以做很多有意思的事情。 看到这项技术，你最先想到的，是能做个什么好玩的应用呢？...高频手撕算法合集来了 放弃 Windows 后 ，开源操作系统能成为主流桌面系统吗？ 起底 ARM：留给中国队的时间不多了
本文盘点CVPR 2020 所有人体姿态估计（Human Pose Estimation）、手势识别（Gesture Recognition）、人体形状与姿态估计（Human Shape and Pose...人体姿态估计分为2D（6篇）和3D（11篇）两大类；手势识别只有两篇文献，一篇基于骨架，另一篇基于点云的；人体形状与姿态估计是同时计算人体的姿态和网格有，有3篇；动作捕捉对人体形状和姿态进行连续计算，反应人体的运动...3D 人体姿态估计 单眼3D人体姿态估计的深度运动学分析 [7].Deep Kinematics Analysis for Monocular 3D Human Pose Estimation 作者 |...通过光学非视距（NLOS）成像系统获取的瞬态图像（即光子的3D时空直方图）进行3D人体姿势估计的方法（图中被遮挡人的姿态估计） [12].Optical Non-Line-of-Sight Physics-Based...Estimation 作者 | Rongchang Xie, Chunyu Wang, Yizhou Wang 单位 | 北大；微软亚洲研究院；深睿医疗AI实验室 搜索结果 网络搜索结果 搜索结果 网络搜索结果深睿医
正文： 搜索技术现在非常成熟，业界的开源工具，算法论文都很容易获取，前一段时间参加公司的课程《视频搜索技术栈解析》又系统的捋了一遍，做一个简单的搜索系统并不难，但是要做一个高效，高质量的搜索结果还是很复杂的...下面的思维导图主要的流程为参加学习的课程脉络来整理，有一些自己的调整，其中有些部分也没有展开，因为篇幅限制同时自觉能力自觉驾驭不了深挖的部分，例如搜索内容排序权重部分，对检索结果根据用户行为（搜索，点击率...不敢妄言，希望以后有机会深入学习实践与君共勉 搜索主流程 爬虫-》数据抽取-》搜索引擎-》智能提示-》Query分析-》召回&排序-》交互呈现 下面是思维导图正文：可以下载下来用工具查看，或者单独查看图片...所以就想到哪里写到哪里了，关于搜索的整体流程基本可以再上面的思维导图里面，具体的单点的模块如果了解就当跳过，如果不了解不熟悉就抽时间了解下、查漏补缺。
FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry 本文提出了一种快速的激光视觉惯导融合的slam...系统，可以分为LIO和VIO两个紧耦合的子系统。...LIO直接把当前的扫描点和增量构建的地图对齐，地图点也会辅助基于直接法的VIO系统进行图像对齐。为了进一步提高vio系统的鲁棒性和准确性，作者提出了一种新的方法来剔除边缘或者在视觉中遮挡的地图点。...代码地址：https://github.com/hku- mars/FAST- LIVO 本文的主要贡献有： 一个建立在两个基于直接法的紧耦合的完整的激光视觉惯导融合的slam框架； 一个直接高效的最大程度重用...这项工作的系统框架如下所示： LIO：利用后向递推的方法剔除点云的运动畸变，利用去畸变的点云基于点到平面的距离进行帧到地图的匹配。
现代科技的革命性进步，让区块链，大数据、人工智能等最前沿的技术应用到天医系统，有望使天医“下凡”，成为普罗大众的健康使者。...成立以来，医拍智能先后研发了胸部CT智能辅助诊断系统、胸片（X光）智能辅助诊断系统、心电智能分析系统、医疗单据智能识别系统等多款人工智能产品，已经为数百家医疗机构提供服务，拥有40 余项国家专利及相关技术产权...具体到微观层面，天医系统的产品模型核心内容包括三个方面：比特数字人，生命银行，人体生命体征数据挖矿这三大模块。这几大模块目前在各大区块链社区中受到广泛关注。...以“比特数字人”为例，天医系统将会为每一个注册用户免费构建一个利用AI与虚拟成像技术打造而成的“比特数字人”。 “比特数字人”如何为真人解决健康问题？...作为区块链产品，天医在商业回报上研发了完整的内生代币生态系统，主要有三种形式：一是前期支持者通过代币置换获取，并在后期获利退出；二是用户通过实时存储进个人“生命银行”账户的人体生命体征数据进行“挖矿”获取代币
机器之心专栏 作者：香港中文大学，腾讯AI Lab，北京大学，香港大学，南洋理工大学 在 3D 生成领域，根据文本提示创建高质量的 3D 人体外观和几何形状对虚拟试穿、沉浸式远程呈现等应用有深远的意义。...传统方法需要经历一系列人工制作的过程，如 3D 人体模型回归、绑定、蒙皮、纹理贴图和驱动等。...为了引入人体结构先验，最近的文本驱动 3D 人体生成研究将 SDS 与 SMPL 等模型结合起来。...最近，3D Gaussian Splatting（3DGS）[2] 的显式神经表达为实时场景重建提供了新的视角。它支持多粒度、多尺度建模，对 3D 人体生成任务非常适用。...3D 高斯的优化过程，能够生成多样且逼真的高质量 3D 人体模型。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 单目3D人体姿态估计（aka. 3D HPE）在视频动作分析、计算机图形学(CG)等领域有广泛的应用场景，同时，由于无需复杂的人体动捕设备，使单目3D...HPE系统更加易于部署。...今晚七点，LiveVideoStack邀请到了来自北京影谱科技的人工智能高级工程师 宋波，主要分享从单目图片或视频中估计3D人体姿态的技术挑战，业界一些典型工作，以及公司在该领域的一些探索。
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