论文： A Survey on 3D Hand Pose Estimation Cameras, Methods, and Datasets

Pose Graphs for Laser-Based SLAM

在监控场景中，及时发现行人的摔倒并提醒相关工作人员处理能够有效减轻行人的意外摔倒带来的后果，也能够提高相关场所，如商场、地铁，中的服务质量，更好地保护行人的出行安全，最大程度地降低突发事件所带来的危害。​安装环境，提供在免费云gpu上注册及其配置教程，tensorflow13.1 Python3.6 cuda10 里面的word文档有详细介绍。 源码是基于平地的人体姿态的跌倒检测，测试效果视频 由于https://live.csdn.net/v/146229 免费云注册活动暂停 新的免费云注册地址 https://gpushare.com/auth/register?user=18*****1785&fromId=c4100216220&source=link word文档有详细的配置说明下载后有问题加q 568897492

论文：Hand Pose Estimation A Survey

论文

3D人体姿态预测开源项目VIBE所需数据文件。详情请参考github项目：https://github.com/mkocabas/VIBE

介绍imu tools 实现的基于imu数据 互补滤波器实现姿态估计的英文全文介绍 以及两篇相关文献

，， ，（卡内基梅隆大学，Facebook Reality Labs） CVPR 2020 ， 口头演示和人体姿势演示视频（ ）： 楷模 配置 MPJPE（毫米） 模型和日志 45.3 33.1 30.4 19.0 我们还为这两篇论文提供2D到3D提升网络的实现： ，CVPR 2019 configs/lifting/img_lifting_rot_h36m.yaml （人类3.6M） configs/lifting/img_lifting_rot.yaml （RHD） ，ICCV 2017 configs/lifting/lifting_direct_h36m.yaml （人类3.6M） configs/lifting/lifting_direct.yaml （RHD） 建立 要求 Python 3，pytorch> 1.2+和pytorch <1.4 pip install -r requirements.txt conda install pytorch cudatoolkit=10.0 -c pytorch 预先训练的砝码下载 mkdir outs

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最新的位姿估计工具箱，对应文献为：Very Fast Solution to the PnP Problem with Algebraic Outlier Rejection。PnP问题是计算机视觉中非常基础的经典问题，可以用来测量目标的三维位置姿态。