V2V-PoseNet_RELEASE
Offizielle Torch7-Implementierung von "V2V-PoseNet: Voxel-to-Voxel Vorhersagenetzwerk für genaue 3D-Hand- und Menschenpose-Schätzung aus einer einzigen Tiefenkarte", CVPR 2018
Schätzen Sie 3D-Hand- und menschliche Posen aus einer einzelnen Tiefenkarte mithilfe eines spezifischen neuronalen Netzwerkmodells.
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V2V-PoseNet_RELEASE hat 391 Sterne auf GitHub. Es wurde 69-mal geforkt. V2V-PoseNet_RELEASE ist hauptsächlich in MATLAB geschrieben. Es wird seit 2018 aktiv entwickelt. V2V-PoseNet_RELEASE ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: 3d-hand-pose, 3d-human-pose, 3d-pose-estimation, computer-vision.
Was ist V2V-PoseNet_RELEASE?
Offizielle Torch7-Implementierung von "V2V-PoseNet: Voxel-to-Voxel Vorhersagenetzwerk für genaue 3D-Hand- und Menschenpose-Schätzung aus einer einzigen Tiefenkarte", CVPR 2018
Ist V2V-PoseNet_RELEASE Open Source?
V2V-PoseNet_RELEASE ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist V2V-PoseNet_RELEASE kostenlos?
Ja. V2V-PoseNet_RELEASE ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht V2V-PoseNet_RELEASE?
V2V-PoseNet_RELEASE ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist V2V-PoseNet_RELEASE geschrieben?
V2V-PoseNet_RELEASE ist hauptsächlich in MATLAB geschrieben.
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[](https://olud.ai/project/mks0601-v2v-posenet-release.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.