El laboratorio CMU-Perceptual-Computing-Lab tiene una presencia pública significativa en GitHub, con una amplia gama de repositorios. Sus proyectos más destacados incluyen OpenPose, una biblioteca para la detección de puntos clave en tiempo real, y MonocularTotalCapture. Utilizan varios lenguajes de programación como C++, Python, C# y Matlab, lo que refleja su enfoque en la visión por computadora y la inteligencia artificial.
Principales lenguajes
Repositorios públicos
openpose
OpenPose: Real-time multi-person keypoint detection library for body, face, hands, and foot estimation
openpose_unity_plugin
OpenPose's Unity Plugin for Unity users
MonocularTotalCapture
Code for CVPR19 paper "Monocular Total Capture: Posing Face, Body and Hands in the Wild"
openpose_train
Training repository for OpenPose
panoptic-toolbox
No se proporcionó descripción para este repositorio.
caffe_rtpose
Realtime C++ code for multi-person pose estimation
convolutional-pose-machines-release
Code repository for Convolutional Pose Machines
caffe_train
No se proporcionó descripción para este repositorio.
caffe
Caffe: a fast open framework for deep learning.
ssp
Towards Social Artificial Intelligence: Nonverbal Social Signal Prediction in A Triadic Interaction (CVPR 2020)
openpose_caffe_train
Modified Caffe version for https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose_train
foot_keypoint_dataset
Website for the foot keypoint dataset: https://cmu-perceptual-computing-lab.github.io/foot_keypoint_dataset/
spatio-temporal-affinity-fields
No se proporcionó descripción para este repositorio.
socialSignalPred
No se proporcionó descripción para este repositorio.
OpenDTAM
An open source implementation of DTAM
Preguntas frecuentes
¿Qué construye CMU-Perceptual-Computing-Lab en GitHub?
CMU-Perceptual-Computing-Lab desarrolla proyectos relacionados con la visión por computadora, como OpenPose y MonocularTotalCapture. Estos repositorios abarcan desde la detección de pose en tiempo real hasta la captura monocular, contribuyendo a la investigación en inteligencia artificial.
¿Qué lenguajes de programación utiliza CMU-Perceptual-Computing-Lab?
El laboratorio utiliza varios lenguajes de programación, incluidos C++, Python, C# y Matlab. Esta variedad permite la implementación de diferentes enfoques en sus proyectos, desde algoritmos de aprendizaje profundo hasta herramientas de visualización.
¿Son públicos los repositorios de CMU-Perceptual-Computing-Lab?
Sí, todos los repositorios de CMU-Perceptual-Computing-Lab son públicos. Esto permite a la comunidad acceder a sus proyectos y colaborar, fomentando el desarrollo abierto y la transparencia en la investigación.
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