-
Количество публикаций
5 -
Зарегистрирован
-
Посещение
-
Days Won
1
Сообщения, опубликованные пользователем Jove
-
-
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.
-
15 часов назад, Nuzhny сказал:По факту ключевые точки на лице ищутся не методом Виолы-Джонса, им только лицо, а точки уже другими способами: AAM, нйросети (регрессия) и т.д. Возможно, тебе подойдут active shape models, которые до нейростей были лидером по качеству и не требовали видеокарты. Хотя сейчас с OpenVINO многие нейросети и так быстро работают.
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?
-
2 часа назад, LexaP сказал:Посмотрите в сторону openpose, как делается тренировка скелета или вот....
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...
-
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?
Нахождение ключевых точек объекта и угла его поворота в пространстве
в Обсуждение общих вопросов
Опубликовано · Report reply
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