자세 추정
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자세 추정(Pose Estimation) MLP 모델 개발 - 2전공 공부/AI 2020. 1. 20. 18:12
지난 글에서 데이터 셋을 구성하는 것을 다루었다.이번 글에서는 데이터 전처리 과정을 거치고, 간단한 딥러닝 모델을 구현해본다. 간단한 모델을 구현할 예정이므로, Google Colab을 이용하였다.먼저, 구성한 데이터 셋(csv파일)을 이용하기 위해, Colab에 Google Drive를 연결하였다.from google.colab import authauth.authenticate_user()from google.colab import drivedrive.mount('/content/gdrive') 이후, 데이터 전처리 과정을 거쳤다.# 4개의 파일을 사용data_stand_jiyun = np.loadtxt(fileUrl + '/stand/data_stand_jiyun.csv', unpack = True..
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자세 추정(Pose Estimation) MLP 모델 개발 - 1전공 공부/AI 2020. 1. 20. 17:24
서 있는 자세, 앉아 있는 자세를 분류해내는 간단한 딥러닝 모델을 개발하려고 한다.위의 두 자세들을 정확히 분류를 한다면, 여러 복잡한 자세들을 추가할 예정이다. PoseNet 모델을 활용하여 각 관절의 좌표 값들은 얻어낼 수 있으나,해당 좌표 값을 가지고 직접 운동 인식 알고리즘을 구현하기에 어려움이 있었다. 이때, 자세 추정 관련 동영상을 보다 생각의 전환을 통해, 운동하는 각 자세의 좌표 값들을 학습 데이터로 구성하고,자세를 분류하는 딥러닝 모델을 구현하여, 규칙 기반 알고리즘으로 운동을 인식하면 어떨지 생각해보았다. 스쿼트 운동으로 예를 들어 보이겠다.스쿼트 운동은 스쿼트 자세로 앉았다가 일어나는 시점에 카운트를 센다.따라서 스쿼트 자세로 앉은 자세, 서 있는 자세 두 가지 자세를 분류하는 딥러닝..