- 광주 인공지능 사관학교 워밍업 프로젝트
- 팀장 : 박지현
- 팀원 : 박성철 윤경지 전주현
- 팀플 규칙 : 자신의 이름(이니셜, 닉네임)로 branch명을 작성해주시고, 하나의 폴더를 업데이트하는 방식을 취해주세요. (단일 파일 X)
언택트 시대인 요즘, 유튜브를 보면 하는 홈트레이닝에 PT를 해주는 AI가 있다!
UPT. 당신의 건강의 시작이 되도록.
- Google API POSNET
- WEB ( HTML, CSS, JS)
- posenet 기본 개념
- 메인으로 사용할 posenet의 github
- 혹시 처음할 때 Uncaught (in promise) DOMException 에러가 뜬다면 참고하세요
- 웹으로 posenet을 구현한 또다른 github(비추)
(영어가 힘드신 분) posenet 기본 개념 를 제 나름대로 해석한 것입니다.
한 사람, 여러 사람 ver이 있는데, 한 사람이 더 빠르고 간단하다. 근데 진짜 한 사람밖에 못한다. -> 우리는 우선은 한 사람만으로 한정하도록 하자.
- 이미지를 CNN에 넣는다
- single_pose or multi_pose 해석 알고리즘이 모델에서 poses, pose confidence scores, keypoint positions, and keypoint confidence scores을 추출한다.
- Pose - keypoint list 를 포함한 pose object, 신뢰도
- Pose confidence score - 0~1까지의 값. 포즈 추정의 신뢰도를 나타낸다.정확하지 않아보이는 포즈를 숨기는데 활용 가능
- Keypoint - 현재 17가지 keypoint를 잡아낼 수 있고, postion, keypoint 신뢰도를 포함한다.
- Keypoint confidence score - Pose confidence score와 거의 유사하나 keypoint에 대한 것.
- Keypoint position - 2D로 원본 input이미지에서의 keypoint의 x, y위치
<html>
<body>
<!-- Load TensorFlow.js -->
<script src="https://unpkg.com/@tensorflow/tfjs"></script>
<!-- Load Posenet -->
<script src="https://unpkg.com/@tensorflow-models/posenet">
</script>
<script type="text/javascript">
posenet.load().then(function(net) {
// posenet model loaded
});
</script>
</body>
</html>- Input image element : 우리가 posenet 적용시킬 이미지(동영상)의 html element (무조건 SQUARE여야!)
- Image scale factor : default는 0.5이고, 0.2~1 사이의 값이다. CNN돌리기 전에 이미지 크기 조정. 이 수가 낮을 수록 빠르다. (정확도는 내려간다.)
- Flip horizontal : default는 False이고, 수평적으로 flip이 필요하면 True로 바꿔라.(그러면 리턴에선 flip된 채로 나옴)
- Output stride : default는 16이고, 32, 16, 8 중에 하나여야 한다. 내부적으로는 CNN의 레이어의 높이, 너비에 영향을 준다. 유저단에서는 정확도와 속도에 영향을 준다. 낮으면 정확도는 올라가고 느려진다. 높으면 그 반대.
- pose confidence score, 17개의 keypoints를 포함한 pose
- 각 keypoint는 keypoint position(원본 이미지와 바로 연결), keypoint confidence score를 포함.
(영어가 힘드신 분) 메인으로 사용할 posenet의 github 를 제 나름대로 해석한 것입니다.
- outputStride : 클수록 빠르고 정확도 내려감
- inputResolution : 작을수록 빠르고 정확도 내려감
- multiplier : MobileNet에서만 사용된다. Resnet에서는 사용 안함. 작을수록 빠르고 정확도 내려감
- quantBytes : 작을수록 정확도 내려가고 용량도 줄음
- modelUrl : 옵션. model의 URL을 명시하고 싶을 때. local한 개발할 때 사용
- 디폴트는 MobileNet에 0.75 multiplier
- 모바일에서는 0.5 multiplier가 적당
- ResNet은 강력한 GPU 있는 컴에서 추천합니다.