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Impronta pubblica su GitHub di CMU-Perceptual-Computing-Lab
@CMU-Perceptual-Computing-Lab15
Repository pubblici
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459
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Il CMU-Perceptual-Computing-Lab ha una presenza significativa su GitHub, con una vasta gamma di repository pubblici. Le principali lingue di programmazione utilizzate includono C++, Python e C#. Tra i progetti più noti ci sono OpenPose e MonocularTotalCapture, che si concentrano su tecniche di rilevamento e stima del movimento umano.
Lingue principali
Repository pubblici
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
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
caffe_rtpose
Realtime C++ code for multi-person pose estimation
convolutional-pose-machines-release
Code repository for Convolutional Pose Machines
caffe_train
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
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
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
socialSignalPred
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
OpenDTAM
An open source implementation of DTAM
Domande frequenti
Cosa costruisce CMU-Perceptual-Computing-Lab su GitHub?
CMU-Perceptual-Computing-Lab sviluppa strumenti e librerie per la rilevazione e l'analisi dei movimenti umani. I progetti includono OpenPose per la stima delle pose e MonocularTotalCapture per la cattura di pose in scenari reali.
Quali linguaggi di programmazione utilizza CMU-Perceptual-Computing-Lab?
L'organizzazione utilizza diversi linguaggi di programmazione, tra cui C++, Python e C#. Questi linguaggi sono fondamentali per i loro progetti di visione artificiale e interazione uomo-macchina.
I repository di CMU-Perceptual-Computing-Lab sono pubblici?
Sì, tutti i repository di CMU-Perceptual-Computing-Lab sono pubblici. Ciò consente a ricercatori e sviluppatori di accedere ai loro progetti e contribuire allo sviluppo di tecnologie avanzate per il rilevamento del movimento.
Questa esposizione è intenzionata?
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