xinghaochen/awesome-hand-pose-estimation

このプロジェクトについて

awesome-hand-pose-estimation は、ハンドポーズ推定（手の位置と関節の配置を、通常は画像や深度データから推定するコンピュータビジョンタスク）に関する研究リソースの厳選された参考リスト（「awesome list」）です。

これは実行するソフトウェアではありません。論文、データセット、その他の資料を収集した読書リストであり、各項目にはPDFへのリンクがあり、場合によってはコードやプロジェクトページへのリンクもあります。

含まれる内容

READMEに基づくと、リストは以下のセクションで構成されています：

• 評価 — evaluation というフォルダを指し、ハンドポーズの性能がどのように測定されるかについての詳細があります。
• arXiv論文 — プレプリント論文で、各論文にタイトル、著者、arXivページとPDFへのリンクがあります。一部にはコード、プロジェクトページ、データセットへのリンクもあります。
• ジャーナル論文 — 査読付きジャーナル記事で、2つのグループに分かれています：
  • TPAMI / IJCV（トップクラスのコンピュータビジョンジャーナル2誌）
  • その他のジャーナル（例：TIP、TCSVT、Neurocomputing、Sensorsなど）
• 会議論文 — 主要な会議（CVPR、ECCV、ICCVなど）の論文で、2014年から2025年まで年ごとに整理されています。（READMEの目次にはこのセクションが記載されていますが、詳細なエントリは提供されたテキストには示されていません。）
• 学位論文 — 学術論文（目次に記載されていますが、詳細は示されていません）。
• データセット — Depth、RGB+Depth、RGB のデータセットにグループ分けされています（目次に記載されていますが、詳細は示されていません）。
• ワークショップ と チャレンジ — 関連イベント（目次に記載されていますが、詳細は示されていません）。
• その他の関連論文 — 追加の論文（目次に記載されていますが、詳細は示されていません）。

エントリの形式

各論文エントリには通常、以下が含まれます：

• タイトル
• 著者（* は同等の貢献を示します）
• PDFへのリンク（arXiv、IEEE、ScienceDirectなど）
• 場合によっては追加リンク：コード、プロジェクトページ、またはデータセット

エントリの例（READMEから）

• TriHorn-Net — 深度ベースの3Dハンドポーズ推定モデルで、GitHubにコードがあります。
• FrankMocap — 高速な単眼3Dハンドおよびボディモーションキャプチャで、プロジェクトページがあります。
• HandAugment — 深度ベースの3Dハンドポーズ推定のためのデータ拡張手法で、コードがあります。
• A Survey on 3D Hand Pose Estimation: Cameras, Methods, and Datasets — サーベイ論文です。

使用方法

READMEは貢献を歓迎しています（「Feel free to contribute!」）。このリストは閲覧用に作られており、目次からセクションにジャンプしたり、年や発表場所で論文を見つけたり、リンクをたどって読んだりダウンロードしたりできます。

重要なポイント

これは、ハンドポーズ推定に取り組む研究者や開発者のための維持された参考文献リストです。この分野の文献をソース（arXiv、ジャーナル、会議）、年、トピック（データセット、チャレンジなど）ごとに整理し、関連する研究を簡単に見つけられるようにしています。