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von openpifpaf · GitHub

Offizielle Implementierung von "OpenPifPaf: Composite Fields for Semantic Keypoint Detection and Spatio-Temporal Association" in PyTorch.

# composite-fields# computer-vision# deep-learning# human-pose-estimation# keypoint-estimation
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Erkennen und verfolgen Sie menschliche Körperhaltungen in Echtzeit mit einem Framework, das für die Erkennung und Zuordnung von Schlüsselpunktdaten entwickelt wurde.

⭐ Sterne
1.3k
🍴 Forks
256
🔥 Trendend
+1 diese Woche
📜 Lizenz
—
Lizenz nicht angegeben
📅 Erstellt
2019
🔄 Letzter Commit
1 yr ago
🏷️ Kategorie
composite-fields
💻 Sprache
Python
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openpifpaf — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
1 2581 257
2026-07-202026-07-29
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Offizielle Implementierung von "OpenPifPaf: Composite Fields for Semantic Keypoint Detection and Spatio-Temporal Association" in PyTorch.

openpifpaf hat 1.3k Sterne auf GitHub. Es wurde 256-mal geforkt. openpifpaf ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2019 aktiv entwickelt. Die Hauptthemen sind: composite-fields, computer-vision, deep-learning, human-pose-estimation.

❓ Frequently asked questions

Was ist openpifpaf?

Offizielle Implementierung von "OpenPifPaf: Composite Fields for Semantic Keypoint Detection and Spatio-Temporal Association" in PyTorch.

Ist openpifpaf Open Source?

openpifpaf ist ein Open-Source-Projekt.

Ist openpifpaf kostenlos?

Ja. openpifpaf ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

In welcher Sprache ist openpifpaf geschrieben?

openpifpaf ist hauptsächlich in Python geschrieben.

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