文件名称：手肘法matlab源码-MobilePose-master:PennAction上的Pytorch实现（LSTM_Pose_Machines_
文件大小：25.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 11:21:43
系统开源
手肘法matlab源码MobilePose-master 介绍 这是该文件源代码的pytorch实现。 另外，经常包括在视频上实施单个图像姿态估计方法“”。 第二个是我们的LSTM姿势机，用于视频姿势估计。 主要网络结构如下： 每千次展示费用 液化石油气 主要结果 任务1：LSP数据集上的单人姿势估计 例子 结果 方法 头 肩膀 弯头 手腕 时髦的 膝盖 踝 全部的 每千次展示费用 95.4％ 95.2％ 85.2％ 78.1％ 95.5％ 86.2％ 76.4％ 86.8％ 液化石油气 90.4％ 86.3％ 83.3％ 75.9％ 93.1％ 88.4％ 84.1％ 88.1％ 任务2：MPII数据集上的单人姿势估计 例子 结果 方法 头 肩膀 弯头 手腕 时髦的 膝盖 踝 全部的 每千次展示费用 61.6％ 76.％ 64.4％ 56.2％ 77.8％ 71.4％ 61.9％ 67.7％ 液化石油气 79.9％ 86.1％ 75.2％ 67.5％ 85.1％ 71.3％ 67.4％ 76.2％ 任务3：Penn Action数据集上的单人姿势估计 例子 结果 方法 头 肩膀 弯头
【文件预览】：
MobilePose-master-master
----models()
--------CPM.py(9KB)
--------config()
--------DeployPoseMachine.py(4KB)
--------LSTMPoseMachine_weight_not_shared.py(18KB)
--------losses()
--------CoordinatePoseMachine.py(4KB)
--------RecurrentStackedHourglass.py(1KB)
--------LSTMPoseMachine.py(11KB)
--------modules()
----example()
--------lpm_net.png(101KB)
--------MPII_1.jpg(35KB)
--------video_valid_1.gif(8.53MB)
--------cpm_net.png(253KB)
--------LSP_1.jpg(24KB)
--------LSP_2.jpg(41KB)
--------video_valid_2.gif(10.76MB)
--------MPII_2.jpg(45KB)
--------video_epoch_44.gif(1.03MB)
----data()
--------MPII()
--------PennAction()
--------LSP()
----test.py(11KB)
----train.py(12KB)
----testing()
--------PENN_test.m(2KB)
----output()
--------make_gif.ipynb(2KB)
----.idea()
--------misc.xml(302B)
--------webServers.xml(573B)
--------vcs.xml(180B)
--------deployment.xml(433B)
--------modules.xml(286B)
--------workspace.xml(28KB)
--------MobilePose-master.iml(445B)
----experiments()
--------caffemodel2pytorch.py(20KB)
----README.md(10KB)
----valid.py(10KB)
----utils()
--------dataset_utils.py(9KB)
--------vis.py(7KB)
--------augmentation.py(9KB)
--------train_utils.py(2KB)
--------logger.py(2KB)
--------parallel.py(11KB)
--------__pycache__()
--------evaluation.py(6KB)
--------log_creater.py(1KB)
----datasets()
--------PennAction.py(11KB)
--------MPII.py(11KB)
--------__pycache__()
--------LSP.py(4KB)