lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch
Demonstração de estimativa de pose 3D em tempo real de múltiplas pessoas em PyTorch. O backend OpenVINO pode ser usado para inferência rápida em CPU.
Estime as posições 3D de várias pessoas em tempo real usando uma câmera.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserDemonstração de estimativa de pose 3D em tempo real de múltiplas pessoas em PyTorch. O backend OpenVINO pode ser usado para inferência rápida em CPU.
lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch tem 688 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 137 vezes. lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2019. lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: 3d-human-pose, cmu-panoptic, computer-vision, deep-learning.
O que é lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch?
Demonstração de estimativa de pose 3D em tempo real de múltiplas pessoas em PyTorch. O backend OpenVINO pode ser usado para inferência rápida em CPU.
lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch é de código aberto?
lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.
lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch é gratuito?
Sim. lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch?
lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch está disponível sob a licença Apache-2.0.
Em que linguagem lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch está escrito?
lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch é escrito principalmente em Python.
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[](https://opensourceai.tech/project/daniil-osokin-lightweight-human-pose-estimation-3d-demo-pytorch.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.