[App4AI] Human Pose

[簡介]

 

AI 人體骨架偵測、跌倒偵測、人流計數。其中人體骨架偵測，可偵測出鼻子、眼睛、耳朵、脖子、肩部、手肘、手腕、髖關節、膝關節、腳踝的位置。

 

LEADERG HumanPose 推論.png

 

 

 

[操作步驟及說明]

 

1. 準備 dataset

 

APP 所使用的 dataset 為 coco2017 的 dataset，在 Select Dataset 選擇要使用的dataset。

若想要使用自己的 dataset，請把 coco2017 複製一份，放在和 coco2017 同一層位置(按 View 一打開的位置)，自行替換檔案，需注意標記檔必須為 object keypoints 格式的 json 檔，且 train/annotations 資料夾內的標記檔名稱需為 “person_keypoints_train.json”，val/annotations 資料夾內的標記檔名稱需為 “val.json”。

 

LEADERG HumanPose dataset.png

 

2. 準備訓練用 data

 

按下 1. Prepare train labels，產生訓練所需的 train_annotation.pkl 檔。

 

LEADERG HumanPose 產生 train_annotation.pkl .png

 

3. 訓練

 

按下 2. train (GPU)  開始訓練。

如果有需要選擇不同的 pretrained 模型或設定不同的 batch size，可到右方 Parameter 區域填寫。

訓練的模型放在 model 資料夾內。

 

LEADERG HumanPose 訓練.png

 

4. 推論

 

推論有分三種，推論單張、推論一整個資料夾、推論 webcam。

若需要選擇推論用的模型，請在 Parameter  inference model Path 區域，選擇或輸入檔名。

 

(1) 推論單張

 

按下 3. inference (GPU)，選擇要推論的圖片。

 

LEADERG HumanPose 推論單張.png

 

(2) 推論資料夾

 

按下 4. inference folder (GPU)，選擇要推論的資料夾。

 

LEADERG HumanPose 推論資料夾.png

 

(3) webcam 推論

 

按下 5. inference webcam (GPU)，開啟 webcam 進行推論。

 

LEADERG HumanPose webcam.png

 

 

 

 

 

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