Оценка и отслеживание позы человека — это задача компьютерного зрения, которая включает обнаружение, сопоставление и отслеживание семантических ключевых точек. Примерами семантических ключевых точек являются «правые плечи», «левые колени» или «левые стоп-сигналы транспортных средств». Производительность семантического отслеживания ключевых точек в живом видео требует больших вычислительных ресурсов, что ограничивает точность оценки позы. Благодаря последним достижениям становятся..

Многочисленные недавние открытия в области искусственного интеллекта привели к прогрессу в компьютерном зрении общего назначения. Модель OpenAI CLIP способна генерировать подробные подписи для самых разных изображений, а модель Meta Segment Anything Model может извлекать маску, просто щелкнув любой объект в кадре. Тем не менее, при работе в конкретных областях более точные и специализированные методы могут дать большие результаты. Обнаружение ключевой точки или ориентира..

Машинное обучение и искусственные нейронные сети по-прежнему популярны. Для мобильных приложений самый простой вариант — использовать ML Kit — это опыт машинного обучения мобильного SDK для приложений Android и iOS. Обзор ML Kit показывает, что в каком-то направлении приложения уже придумали, а в другом нет. Пришло время придумать приложение для тренда Pose Detection: В магазине нет похожих приложений. Много вариантов использования. Интересно разрабатывать и отлаживать)..

Итак, я работаю над своим почти завершенным проектом, когда мой менеджер подходит ко мне и говорит: «У нас есть этот потрясающий новый проект, и я хочу, чтобы вы взяли на себя инициативу». Я сказал: «Здорово, когда я начну», и у нас состоялся разговор. Подводя итог, я должен создать приложение в reactjs и использовать что-то, называемое mediapipe, чтобы обнаруживать и связывать позы пользователя с заранее определенными позами, которые мы выбираем. Я начал некоторые исследования и сказал..