はじめに こんにちは、(株) 日立製作所 Lumada Data Science Lab. の森田です。 Lumada Data Science Lab. では、映像解析技術・映像解析ソリューションの研究開発を行っています。 この記事では、街頭にある防犯カメラの映像に適用する際に重要となる「検知サイズ」の観点で、人物骨格推定OSSの評価を行います。 0. 忙しい方へのまとめ 大型ショッピングモール、スタジアム、駅、空港などの防犯カメラは、広範囲を少ない台数で撮影したいので画角が広角になりがち 広角で撮影した画像は人物は小さく写るので、小さく写る人物の骨格を検出できることが重要 今回は骨格推定AIのOSSとして、openpifpafとtf-pose-estimationをピックアップし、最小検知可能サイズの指標で評価 openpifpafの方が最小検知可能サイズが小さいことを確認 1. 防犯
はじめにPose Estimationとは、画像や動画から人物の姿勢(関節位置)を推定するタスクのことです。特殊なマーカーを身に着けたりせずに、一般的な動画像のみから人物の姿勢を推定できるため、例えば ・スポーツにおける選手のフォーム分析 ・映画やアニメの制作におけるモーションキャプチャ ・店舗の監視カメラ映像を元にした人物の行動解析 など、様々なアプリケーションが考えられます。 従来は画像上の関節位置のXY座標のみを推定する2D Pose Estimationの研究や応用が主流でしたが、近年のDeep Learningを中心とした画像認識技術の発展により、奥行方向も含めて3次元的に人物の姿勢を推定する3D Pose Estimationの研究が活発化しており、現実世界のヒトの動き・行動をよりリアルに認識することが可能になってきています。 本記事では特に2019年のCVPRやICCVなど画
はじめに こんにちは、AIシステム部でコンピュータビジョンの研究開発をしている加藤です。我々のチームでは、常に最新のコンピュータビジョンに関する論文調査を行い、部内で共有・議論しています。今回は 2D Human Pose Estimation 編として加藤直樹 ( @nk35jk ) が調査を行いました。 本記事では 2D Human Pose Estimation に関する代表的な研究事例を紹介するとともに、2019年10月から11月にかけて開催されたコンピュータビジョンのトップカンファレンスである ICCV 2019 に採録された 2D Human Pose Estimation の最新論文を紹介します。 過去の他タスク編については以下をご参照ください。 Human Recognition 編 (2019/04/26) 3D Vision 編 (2019/06/04) キーポイント検
はじめに 手法の決定 開発環境 データ取得 動画撮影 アノテーション 関節位置のデータ モデリング 学習用データ データ加工 データ分割 学習 評価 評価用データ Feature Importance Confusion matrix 動作の誤検出 高度化検討 トラッキングの追加 姿勢の検出精度の高いモデルの使用 特徴量の再検討 予測モデルへの転換 関節位置データのAugmentation さいごに 参考 はじめに こんにちは。はんぺんです。 テニスのスイングの検出・分類モデルを作ってみました。 youtu.be モチベーションとしては、インテリジェントデバイス的な何かを作ってみたいというものです。 ちょうど魔法少女リリカルなのはのレイジングハートみたいなイメージです。 インテリジェントデバイスとは、AIを有し自ら思考するタイプのデバイスのこと。 出展:レイジングハートとは (レイジングハ
Human Pose estimation is an important problem that has enjoyed the attention of the Computer Vision community for the past few decades. It is a crucial step towards understanding people in images and videos. In this post, I write about the basics of Human Pose Estimation (2D) and review the literature on this topic. This post will also serve as a tutorial in Human Pose Estimation and can help you
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