Jump to content
Compvision.ru

Jove

Пользователи
  • Content count

    5
  • Joined

  • Last visited

  • Days Won

    1

Jove last won the day on July 26

Jove had the most liked content!

Community Reputation

1 Новичек

About Jove

  • Rank
    Новичок
  1. Спасибо. Нашел у них же еще более интересное решение, которое на выходе выдает 3D координаты (21 точку на каждой руке). Не знаю, правда, насколько все это производительно - надо пробовать... https://github.com/lmb-freiburg/hand3d
  2. Иллюзий по поводу простоты я не строю Но меньше всего хочется двигаться в неправильном направлении... Насколько реалистична такая реализация: 1. Раз в несколько секунд с помощью AAM или ASM находим очертания интересующего нас объекта, а также ключевые точки внутри него для последующего отслеживания. 2. Отслеживаем найденные точки (обычный tracking) с целью определения возможного изменения положения объекта в пространстве. И по этим точкам пересчитываем углы наклона. 3. Если отслеживаемые точки потеряны, то заново запускаем п. 1, ну и просто с какой-то периодичностью запускаем п. 1 для корректировки п. 2. И кто-нибудь пробовал вот это решение - насколько оно точное и производительное? https://docs.opencv.org/4.1.0/d2/d42/tutorial_table_of_content_cnn_3dobj.html 3D модели в формате ply я вполне могу насоздавать для обучения. Правда, насколько я понял, таким образом я смогу только обнаружить объект и узнать его положение, но не смогу получить ключевые точки/очертания объекта.
  3. Правильно ли я понимаю, что реализация должна быть примерно следующей: 1. Найти искомый объект (объекты) в кадре с помощью классификационной нейронной сети. 2. В найденных объектах с помощью AAM найти ключевые точки. 3. По геометрии взаимного расположения точек в пространстве или с помощью регрессионной нейронной сети (по статистике расположения координат и соответствующих им углам) определить углы наклона. Или возможна более простая реализация? И насколько производительна может быть такая схема для отслеживания изменения состояний объектов в режиме реального времени на не очень производительном железе?
  4. Не нашел ни одного туторила о том, как самому средствами openpose обучить нейронную сеть находить ключевые точки на своих объектах. Плохо искал или таких средств не существует? Кроме того, openpose требует CUDA, что мне не подходит...
  5. Добрый день! Подскажите в каком направлении копать. Задача: в режиме реального времени в кадре найти определенный объект, например, стул. Кроме того, определить ключевые/крайние точки (ножек, спинки и другие) - и, как следствие, определить угол наклона этого объекта относительно камеры по всем 3 осям. Насколько я понимаю, задача не сильно отличается от того же определения ключевых точек на лице методом Виолы-Джонса, но мне не понятно каким образом натренировать поиск не просто самого объекта, а конкретных точек на нем. Какие варианты реализации задачи существуют и какие из них наиболее точные и производительные?
×