Comments 8
Спасибо большое за статью. У меня тут вырисовывается один проект, хочется понимать, возможно ли такие модели применять в парных видах спорта, к примеру - танцах? Скорость не критична вообще, то есть реалтайм не нужен.
Применять то, можно, но вот если человек будет перекрыт другим человеком, то тут уже модель не сможет определить ключевые точки. Надо экспериментировать
Еще одежда может вносить проблемы, в этой дисциплине блестящие и переливающиеся платья с блестками и дополнительными элементами (условно рога или крылья) могут свести с ума модель, но если набрать достаточно обучающих данных, это тоже можно обойти.
Я думаю как это к тренировочному процессу приспособить. Типа сравнить, насколько пара танцует хуже чемпионов мира (заранее отснятых). Одежда там достаточно тривиальная.
И какой будет критерий хуже/лучше? Вектора будут прыгать, численно собирать ошибку не получится, точнее она будет большой (условно вычесть координаты позы одного танцора из другого для каждого пируэта), точнее это вопрос исследования, на сколько там зашумлены данные.
Ну так всё упирается в точность распознавания позы. Понятное дело что потом можно аппроксимировать. А эталонных записей так вообще можно наснимать в мокап студии. Недавно читал про другую нейросеть для распознавания поз. Я просто в этом деле дилетан, заходить остальное могу: мобилный клиент, сервера, но в самих нейросетях я вообще не разбираюсь.
Спасибо. В общем, тривиально не получится, но если снимать с разных ракурсов (одновременно на 2 камеры), то может что-то и выйдет.
YOLO-NAS Pose: прорыв в технологии оценки позы