Jetson Nanoに骨格検出を実現するソフト「tf-pose-estimation」をセットアップする方法 - Qiita
Jetson NanoでPose Estimation Jetson Nanoで骨格検出の技術を動かしてみます。「tf-pose-estimation」というソフトを使うと単眼カメラで人間の骨格検出をすることができます。詳しくは以下ブログ記事を参照下さい。 単眼カメラでKinectのように骨格検出する技術「Realtime Multi-Person Pose Estimation」を試してみた Jetson Nanoで「tf-pose-estimation」のセットアップ ほとんど以下の記事を参考にさせていただきました。おかげで詰まることなくセットアップできたので、本当に感謝です。 Jetson Nano に TensorFlow版のOpenpose入れてみる そのままだと付加価値がないので、上記のセットアップをコマンド一発で実行できるようにスクリプトにした上で、Raspberry Piカ
姿勢推定モデルの比較 for SFC - Qiita
手元にある静止画や動画を入力すれば画面内の人間の座標情報を教えてくれるし、 静止画や動画などのすでにある画像データのみならずリアルタイムの動画も使えるという優れもの こんな風にね このモデルを使うことで以下の人間の17箇所（keypoint）の情報を出力してくれます。 Nose(鼻)、LeftEye(左目)、Right(右目)、LeftEar(左耳)、Right(右耳)、LeftShoulder（左肩）、RightShoulder(右肩)、 LeftElbow（左肘）、RightElbow(右肘)、LeftWrist（左手首）、RightWrist(右手首)、 LeftHip（左腰）、RightHip(右腰)、LeftKnee（左膝）、RightKnee(右膝)、LeftAnkle(左足首)、RightAnkle(右足首) 今までKinectとかの専用のカメラで人間の動きを検出していたもの
【技術解説】tf-pose-estimationを用いたオーディオコントローラーを作ってみた｜デザイニウム
こんにちは！デザイニウムのBBOY/エンジニアの平澤（@eatora22）です。今回は機械学習による骨格検出技術を用いたオーディオコントローラーのご紹介をしようと思います。 はじめにまずは以下のデモ動画をご覧ください。 Pose Audio Controller Demo using tf-pose-estimation & TouchDesigner.#deeplearning #creativecoding #generativeart #djing #designium pic.twitter.com/tzHCqSGHBK — hahTD (@eatora22) April 14, 2020 骨格検出用の機械学習モデルから得られた座標情報をもとにオーディオの再生速度や周波数特性をコントロールしています。これらは単眼カメラのみを用いて動かすことが可能です。 技術紹介骨格検出にはtf-p
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