タグ検索の該当結果が少ないため、タイトル検索結果を表示しています。
【機械学習 × テニス】姿勢推定とLightGBMを用いたテニスのスイング認識【動作検出】 - はんぺんのIT日記(改)
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
はじめに 遂に、テクノロジーがここまで来ました。 ＊＊ カメラなしで、姿勢推定できる時代が来ます ＊＊ Wi-Fiの電波を使って、障害物の向こうにいる人の姿勢や動きを高精度で推定する技術 『WiPose』 がニューヨーク州立大学の研究チームから発表されたので、ご紹介します！ この技術で驚くべき点の１つは、市販のWi-Fi電波送信機1台と、受信アンテナ数台だけで、3次元の姿勢推定ができる点です。 また、RGBカメラでは推定が難しかった「暗闇での姿勢推定」ができるのも驚きです。 どんな仕組み？ この技術でベースとなっている原理は「ドップラー効果」です。 救急車が目の前を通り過ぎるときに、サイレンの音の高さが変わるあの現象ですね。 一般に、波が発生している空間内で物体が動くと、波長が長くなったり短くなったりします。 今回の場合、Wi-Fiシグナルが発生している空間内を人が動くことで、波長が"わず
カルマンフィルタを実装してみる！ドローンに使用される姿勢推定システムの作り方 - ABEJA Tech Blog
はじめに こんにちは、ABEJAの栗林です！ 私はもともと機械工学・制御工学の出身であり、車からロボットまで幅広く機械が大好きです。今回はそんな私がドローンを作るために取り組んでいた飛行制御システムの一部をご紹介できればと思い記事を書いています。 機械学習等は使わず、制御工学のアプローチにはなりますがIoTなどに興味がある方に読んでいただければ幸いです！ Raspberry Pi zeroを用いた、ドローン用の簡易な姿勢角推定装置を実装する方法をまとめています 実際にドローンに搭載するものは500Hz程度での計算が必要になるのでCで実装する必要がありますが、理論の確認ではRaspberry Piでも十分かと思われます。10000円程度で姿勢角推定装置を自作できます！ 概要 ドローンなどの小型無人航空機(SUAV：Small Unmanned Aerial Vehicle)において、飛行制御
Kapaoで、人物検出と姿勢推定を行う
1.はじめに 通常、姿勢推定などのタスクではヒートマップを使った回帰の手法を使いますが、今回ご紹介するのはヒートマップを使わずに姿勢推定を行うKapaoという技術です。 ＊この論文は、2021.11に提出されました。 2.Kapaoとは？ 通常、姿勢推定などのタスクではヒートマップを使った回帰のアプローチを取りますが、生成と後処理に大量の計算処理が必要です。 Kapao（Keypoints and Poses as Objects）は、もっと処理効率を上げるために、画像を細かなグリッドに分割して、人間のポーズオブジェクトとキーポイントオブジェクトを同時に検出・融合し姿勢推定を行います。 下記は、Kapaoのネットワークの概要です。入力画像を深い畳み込みネットワークでマッピングし、ポーズオブジェクトとキーポイントオブジェクトをそれぞれ検出した後、この２つの情報を融合し結果を得ています。 では
Jetson NanoにJetPack 4.4/4.5を入れてTensorFlow・物体検出・姿勢推定・ROS2(Realsense)・ROS1を動かす - Qiita
Jetson NanoにJetPack 4.4/4.5を入れてTensorFlow・物体検出・姿勢推定・ROS2(Realsense)・ROS1を動かすJetpackRealSenseTensorFlowROS2JetsonNano Jetson Nanoに満を持してJetPack 4.4/4.5を入れてみました からあげといいます。半年ほど前に「Jetson Nano超入門」という本を共著で書きました。詳しくは以下ブログ記事参照ください。 共著で書いた本「Jetson Nano超入門」が12/21に発売されます ただ、この手の本の宿命として、書いたタイミングと発売するタイミングで基本ソフト（JetPack）のバージョンが異なり、本の通りにやってもうまく動かないということがありました。一応本やサポートサイトでは、古いバージョンのソフトでの動作を推奨しているのですが、気づかない人も多いし、最
2019インターン紹介: Edge TPU向けPoseNetのリアルタイム姿勢推定 - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの量子化警察こと徳田(@dakuton)です。 7月のEdge TPUアップデートにあわせて、7/30にPoseNetのEdge TPU版が公開されていた(作者Twitter動画はこちら)ため、今夏初のインターンとしてチャレンジしてもらいました。 Edge TPUアップデート内容については過去記事を参照ください。 tech-blog.optim.co.jp PoseNetとは？ TensorFlow.js(TensorFlowのJavaScript版)で動作する姿勢推定モデルです。Webブラウザで人の姿勢がリアルタイムに検出できる(15FPS以上)のが特徴です。 参考記事: Real-time Human Pose Estimation in the Browser with TensorFlow.js | by TensorFlow | TensorFlow | Mediu
ACES・電通・GAORA・共同通信デジタルが野球における姿勢推定AIアプリケーション「Deep Nine」をリリース国内プロ野球球団への試験導入と映像データ分析をスタート ヒトの行動や感情を検知・解析するヒューマンセンシング技術を軸に、画像認識アルゴリズムを開発・提供する株式会社ACES（エーシーズ、CEO：田村 浩一郎）は、株式会社電通（代表取締役社長：五十嵐 博）、株式会社GAORA（代表取締役社長：東 龍一郎）、株式会社共同通信デジタル（代表取締役社長：細田 正和）と野球選手の能力強化や特徴分析、怪我の予防をサポートする新たな姿勢推定AIアプリケーション「Deep Nine」のサービス提供を開始いたしました。また、あわせて国内プロ野球球団への試験導入が決定したこともご報告いたします。 【目的と開発背景】 近年、スポーツ領域におけるデータの利活用が進んでいます。プロ野球においても、詳
はじめに 今回は、姿勢推定における一般的なアプローチの紹介と、最新論文を１つ紹介する。 紹介する論文は、Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation1。 （特に断りのない限り，本記事で使用する画像は、こちらの論文1からの引用。） 姿勢推定の主なアプローチ 姿勢推定モデルには、大きく２つのアプローチがある。 ボトムアップ型: 画像中のキーポイントを全て洗い出したあと、人物ごとにマッチングさせて繋ぎ合わせていくやり方。 トップダウン型: まず人物を検知し、その後、それぞれの人物についてsingle person pose estimationを行うやり方。 ボトムアップ型 ボトムアップ型は、最初にキーポイントを洗い出したあと、それらを繋ぎ合わせていくことで、姿勢を推定する。 トップダウン型の手法に比べると、計算量は抑えられる
はじめに 人間の姿勢推定モデルの変遷と最新動向が分かりやすくまとまっているサイトがあったので、翻訳しました。 A 2019 guide to Human Pose Estimation with Deep Learning 以下、翻訳です。↓↓ Human Pose Estimation(人間の姿勢推定)は、過去数十年間コンピュータビジョンのコミュニティで注目されてきた重要な問題です。これは、画像やビデオの中の人々を理解するための重要なステップです。この記事では、Human Pose Estimation(2D)の基本について説明し、このトピックに関する文献をレビューします。この記事は、Human Pose Estimationのチュートリアルとしても役立ち、基本的なことを学ぶのにも役立ちます。 Human Pose Estimationとは何か Human Pose Estimation
姿勢推定モデル MoveNet を TensorRT でベンチマーク - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの奥村（@izariuo440）です。日本で気温が暖かくなると姿勢推定が盛り上がってくるように見えるのは私だけでしょうか？今年の５月に発表された人物姿勢推定モデルの MoveNet v3 をTensorRT でベンチマークしてみました。CPU でもかなり高速推論が可能ですが、CUDA でもっと速く、TensorRT でもっともっと速くなることが確認できました。 MoveNet TFLite モデルを ONNX モデルに変換 ONNX モデルを加工 ベンチマーク結果 まとめ MoveNet MoveNet は高速・軽量・高精度と三拍子揃った人物姿勢推定器です。Lightning/Thunder の二種類があり、前者はより軽量・高速です。詳細は MoveNet.SinglePose Model Card (PDF) や Next-Generation Pose Detection
E2Poseで複数人の姿勢推定を高速に行う
1.はじめに 今回ご紹介するのは、複数人の姿勢推定を高速に行うE2Poseという技術です。 2.E2Poseとは？ E 2Poseの情報については、Githubに Fully Convolutional Networks for End-to-End Multi-Person Pose Estimation（エンドツーエンドの複数人の姿勢推定のための完全な畳み込みネットワーク）というタイトルでコードが公開されています。 しかしながら、論文は現在非公開になっています。論文が公開になり次第、内容を更新したいと思います。 3.コード コードはGoogle Colabで動かす形にしてGithubに上げてありますので、それに沿って説明して行きます。自分で動かしてみたい方は、この「リンク」をクリックし表示されたノートブックの先頭にある「Open in Colab」ボタンをクリックすると動かせます。 ま
グローバルウォーカーズ、自社開発3次元姿勢推定モデルを搭載したNVIDIA社Jetson Nano開発者向けキットを販売開始 ー共同開発の協業パートナーも同時募集ー：時事ドットコム
グローバルウォーカーズ、自社開発3次元姿勢推定モデルを搭載したNVIDIA社Jetson Nano開発者向けキットを販売開始 ー共同開発の協業パートナーも同時募集ー ［グローバルウォーカーズ株式会社］ AIテックベンチャーのグローバルウォーカーズ株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役社長：森川 和正、以下グローバルウォーカーズ）は、自社開発した3次元姿勢推定モデルである『GW-Pose』をNVIDIA社のJetson Nanoに搭載した「GW-Pose開発者キット」の発売を10月初旬より開始します。価格は198,000円～（税別）※。先行予約も受け付け中(詳細は下記担当営業までご連絡ください。) グローバルウォーカーズでは、2016年創業時より、画像処理技術や機械学習を用い、人物のトラッキングや姿勢推定に関連する開発を行ってきました。この度自社開発の3次元姿勢推定モデル『GW-Pose』
JetsonによるAI画像解析、物体検出と姿勢推定などを解説 基礎から成功事例まで 記事とオンラインセミナーを公開 マクニカとNVIDIA - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
株式会社マクニカは、NVIDIA GPUを利用した画像解析アプリケーションの開発を促進するため、基礎知識を自宅で習得できる特集記事を公開。オンラインセミナーも定期的に公開している。 特集記事は「Jetson各製品をこれから使ってみたい」「ビジネスに活用したい」といった開発者向けに「画像処理用のソフトウェア開発キットDeepStream SDK」を解説。次回のオンラインセミナー(ウェビナー)は「NVIDIA Jetsonによる物体検出と姿勢推定」と「Jetsonによるエッジコンピューティングのテクニカルセミナー」をそれぞれ4/23と4/21に公開する。ディープラーニング開発を加速させるためのノウハウが紹介される予定。視聴は無料。 【見どころ】 高度な画像解析アプリ開発に必要とされる知識、そして画像処理用のソフトウェア開発キット「DeepStream SDK」を解説 エッジコンピューティングや
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 香港大学、中国SenseTime Research、香港中文大学、豪シドニー大学による研究チームが開発した「Whole-Body Human Pose Estimation in the Wild」は、顔、手、胴体、足を含む人体の2次元姿勢を一度に推定する技術だ。 これまでの手法では、顔、手、体の異なるデータセットに対して、訓練された異なる学習モデルを組み立てる必要があり、データセットのバイアスやモデルの複雑さに悩まされていた。 今回のアプローチでは、顔、手、胴体、足などのキーポイントをアノテーション（情報タグ付け）した大規模な全身姿勢の推定用データセット「COCO-WholeBody」を
はじめに 今回は、2020年に採択された最新論文の中から、2D姿勢推定モデルに関する論文『DARK』を紹介します。 姿勢推定モデルにおいて、ヒートマップは座標表現のスタンダードになっていますが、これまで体系的に研究されたことがありませんでした。 今回ご紹介する論文は、そのヒートマップについて体系的に研究し、その上で、新しい座標表現を提案した論文です。 ヒートマップ例：Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimationより1 本論文の3つの要点 COCOデータセットに対して SOTA2 ( AP: 77.4 ) を達成！ ヒートマップの エンコード手法 をアップデート！ ヒートマップの デコード手法 をアップデート！ 提案手法 クラス分類器を学習する際は、One-hotベクトルを使うことが一般的ですが、姿勢推定のようなCNNモデルでは、ヒ
今何回目だっけ 日課の筋トレ、ゆっくりと筋肉を傷めつけるために10秒でしゃがみ戻る、これを10回繰り返す１,２,３,４,５... あれ？今何回目のスクワットだっけ？？？10秒数えてる間に今何回目か忘れた・・ 私は頻繁にこの状態になります。 今回、プロトアウトスタジオの授業でml5.jsのPoseNetサンプルに触れているときに、姿勢推定モデルを利用して鼻やお尻の位置がある領域を下回ったときにカウントできないかと考えました。 実際にできたもの https://thirsty-austin-efa702.netlify.app/ 姿勢推定モデルでスクワットカウンタ作りました。ぜひ試してみてください！https://t.co/TcALvcLsbU#protoout #JavaScript #機械学習 pic.twitter.com/pgvFvqExDM — Toshiki (@Hirasawa1
３軸加速度センサを用いた姿勢推定 – Watako-Lab.
はじめに 今回は、加速度センサの値から、ロール・ピッチ・ヨーの回転角を算出してみようと思います。 まずは動画にて、ロール・ピッチ・ヨーの回転に対して、加速度センサの値がどう動くのか、なんとなくイメージをつかんで頂ければと思います。 なんとなく、加速度センサを使って「ロールとピッチの回転角」を検知できそう、というイメージが沸けばOKです。 以下では、動画で直観的に捉えた、ロール・ピッチ・ヨー回転と加速度センサ値との関係について、数学的な観点で考察し、最後に幾何学的な意味に触れます。 解説の流れは次の通り。 ---- ・計算上必要な「回転行列の特性」について ・加速度センサの特性について ・センサ値からロール・ピッチ回転角の算出 ・基準姿勢における座標軸の向き ・幾何学的なイメージ ---- 回転行列の特性 最初に、後半の数式の導出において必要となる数学的知識を記載しておきます。 まずは復習。
姿勢推定向け国産AIエンジン「VisionPose」が世界最小のAIスーパーコンピューター「Jetson Xavier NX」に対応し7/16からSDKとして提供開始
TOP > プレスリリース一覧 > 「技術・テクノロジー」のプレスリリース > 姿勢推定向け国産AIエンジン「VisionPose」が 世界最小のAIスーパーコンピューター... 姿勢推定向け国産AIエンジン「VisionPose」が 世界最小のAIスーパーコンピューター 「Jetson Xavier NX」に対応し7/16からSDKとして提供開始 ～ロボットなど組み込みアプリケーション向けの開発に利用可能～ 株式会社ネクストシステム(本社：福岡県福岡市、代表取締役社長：藤田 義生)はカメラ映像から人間の骨格情報を検出する姿勢推定AIエンジン「VisionPose(※1)」シリーズの1つ「Standard」の対応プラットフォームにNVIDIA社の世界最小のAIスーパーコンピューター(※2)「Jetson Xavier NX」を追加し、7月16日(木)よりSDKとして提供を開始しました。 J
みんなはまだスポーツしてる？自分のテニスフォームとプロのテニスフォームの違いを機械学習を使って自分で分析してみたい（OPENPOSE,姿勢推定) - Qiita
みんなはまだスポーツしてる？自分のテニスフォームとプロのテニスフォームの違いを機械学習を使って自分で分析してみたい（OPENPOSE,姿勢推定) 自己紹介 初めまして。社会人になっても週3でテニスを未だに楽しんでる者です。 テニス歴もソフトテニスから合わせると20年近くになります。 スポーツ全般に言えると思いますが、テニスってすごく上達が難しいです。 打ち方もストローク、ボレー、サーブ、スマッシュ・・・覚える打ち方が多いです。 そういう意味では一生上達できるのでいまだに楽しめています。 テニスは生涯スポーツなのでお勧めです。 85歳までテニスする予定なのでテニス歴70年ですっていうのが将来の夢です。 プログラミング歴も50年とかになったらどうなるんでしょうね。そっちも楽しみ。 どうやってフォームの改善していくのか？ 話がそれましたが、 同じスポーツを20年もやっているとどこに自分の改善点が
はじめに この記事では、拡張カルマンフィルタを用いて6軸IMUの姿勢推定を行います。はじめに拡張カルマンフィルタの式を確認します。続いて、IMUの姿勢推定をする際の状態空間モデルの作成方法、ノイズの共分散行列の設定方法、ヤコビ行列の計算方法、初期値の設定方法について説明します。最後にPythonで拡張カルマンフィルタを実装し、スマートフォン（IMU)の姿勢をProcessingを用いて可視化します。
ハードウェア付属で手軽に使える姿勢推定AIエンジン「VisionPose Nano」| 株式会社ネクストシステム
※VisionPose、及びVisionPoseのロゴは、NEXT-SYSTEM Co.,Ltd.の登録商標です。 ※こちらの製品にSDKは付属しておりません。研究での使用を目的とし商用利用はできません。
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
カメラ不要!? Wi-Fiの"電波"を使った3D姿勢推定モデル「WiPose」 - Qiita
![[みんなのケータイ]そろそろ何とかして欲しい、おサイフケータイの初期化](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2e57bb8b64219fe44091a2bc5d584dd618f55169/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1591%2F477%2F2k.jpg)
ACES・電通・GAORA・共同通信デジタルが野球における姿勢推定AIアプリケーション「Deep Nine」をリリース
最近の姿勢推定モデルを解説してみた（Cascaded Pyramid Network） - Qiita
【2019年版】姿勢推定モデルの最新動向について(翻訳) - Qiita
人体の133カ所を一度に姿勢推定する技術 香港大など開発
最新の姿勢推定モデル「DarkPose」を解説してみた【CVPR2020】 - Qiita
姿勢推定モデルでスクワットカウンタを作ってみた - Qiita
拡張カルマンフィルタで6軸IMUの姿勢推定 - Qiita
lavaguejewelry.com
www.saikyo-jump.com
www.4gamer.net
www.gadget2ch.com
car.watch.impress.co.jp
www.47news.jp