OpenPoseのBodyParts推定をTensorFlowでCPU実行する方法について。（想定環境はUbuntu 16.04 LTS)どうしてもTensorFlowで動かしたい人はやってみてもいいかも。（そんな人いる？） 個人的にはTensorFlowのアーキテクチャの方が好きですが。OpenPoseの大枠を…

今回は、今年のCVPR2017でも報告されている何かと話題のOpenPoseの内、人体部位-BodyParts-推定をCPUで動かしてみた。下記のセンサー入力周りとは文脈が変わるが、画像から行動を特定するタスクもあるという点では関連性があるテーマなので今回取り扱う。 【…

忘れやすい透視投影変換行列周りの関数をメモ。(python) 1. 透視投影変換行列を求める方法 1.1. 台形補正の場合 [getPerspectiveTransform] 1.2. レンズ歪み補正の場合 [calibrateCamera] 2. 透視投影変換行列による変換方法 2.1. 画像を変換する [warpPersp…

行動認識が多かったので、半日くらいで動画の手ぶれ補正を作ってみた。実装は数多あるので、そのうちコードをリファクタリングしたらGithubに載せようかと思う。 （すぐほしい人がいたら、コメントください）すぐ忘れることをメモ。 結果 動画の通り、チュー…

これの続き 【行動認識 #5】データ量別でCNNの性能差 - MotoJapan's Tech-Memo 今回はCAEの実装をしてみた。 CAEってなに？ CAEとは、Convolutional Auto-Encoderの略で、次元削減/圧縮テクニックの1つである。 AE(Auto-Encoder)のConvolutional版ということ…

これの続き 【行動認識 #4】Subjectを考慮してCNN層数別で性能差を確認 - MotoJapan's Tech-Memo 学習データ量別で確認してみる。 概要 もともとの総データ数は、7344件。 7344件 ⇒ ( 7344 x 128 [samples] / 50 [Hz] ) + 0.5 [overwrap rate] ⇒ 2.6 [hour] …

これの続き 【行動認識 #3】機械学習/深層学習で人間行動認識 ～CNNしてみる～ - MotoJapan's Tech-Memo前回はtrainデータでSubject未考慮で精度を検証した。（trainデータ内） その精度は、93.43%今回はtrain/testのそれぞれを使って評価 加えて、Convoluti…

これの続き 【行動認識 #2】機械学習/深層学習で人間行動認識 ～データ確認～ - MotoJapan's Tech-Memoやりたいことの１つでもあるtensorflowを使った。 結果 1. 精度 下記条件で検証して、精度としてはCNN(Convolutional Neural Network)で93.43%程度でた。…

この続き 【行動認識 #1】機械学習/深層学習で人間行動認識 ～事始め～ - MotoJapan's Tech-Memoデータセットは下記 UCI Machine Learning Repository: Human Activity Recognition Using Smartphones Data Setライセンスは次の通り。 This dataset is distr…

人間行動認識 ( Human Activity Recognition ) の領域の話。 去年の3月頃にやっていたが途中になっていたこともあったので、追試も兼ねて再開。 (tensorflowの勉強もしたいし） 人間行動認識 ( Human Activity Recognition ) とは 私の認識では、カメラやセ…