dluvizon/deephar

它解决了什么问题

这个项目提供了一个深度学习框架，用于同时进行2D和3D人体姿态估计以及动作识别。它解决了在实时场景下同时执行这些任务的挑战，使系统能够识别视频或图像中人体关节的位置以及人物正在执行的动作。

它如何工作

该软件实现了多任务深度学习模型，这些模型可以在各种数据集（如MPII、Human3.6M和NTU）上进行训练，以执行多种计算机视觉任务。根据版本不同，它可以估计图像中的2D姿态，将2D姿态提升到3D，以及基于这些姿态进行动作分类。

适用人群

主要面向计算机视觉领域的研究人员和开发者，特别是专注于人体运动分析、骨骼动画和动作识别的人员。

主要特点

• 采用多任务学习方法，实现姿态估计与动作识别的联合处理。
• 支持2D和3D姿态估计。
• 在公开数据集（包括MPII、Human3.6M、PennAction和NTU）上进行了评估。
• 具备实时3D人体姿态估计性能。