머신러닝딥러닝40 h5파일 TFlite 변환하기, h5파일 keras 파일로 변환하기 H5 파일 vs TFLite 파일 H5 파일과 TFLite 파일 모두 머신러닝에서 모델을 저장하는 목적으로 사용되는 파일 형식이지만 다른 용도로 사용된다. H5 파일 h5파일은 Keras 모델 저장을 목적으로 사용되는 파일 형식이다. h5파일은 모델의 아키텍처, 가중치 weight 값과 loss 값이 저장되어있고, 해당 값들을 사용하는데 필요한 메타데이터가 저장되어 있다. TFLite 파일 TFLite 파일은 tensorflow lite 모델을 저장하는데 사용되는 파일 형식으로 모바일 기기와 임베디드 장치에 배포하는데 최적화되어 있는 모델이다. 쉽게 말해서 Tensorflow 모델을 압축하고 최적화된 버전으로 만들어서, 파일 크기가 더 작고 추론시간은 자른 최적화된 모델을 만든다. 가볍고 처리능력이 빠른.. 2023. 5. 16. mediapipe pose classification skeleton angle calculator(관절 각도 계산) mediapipe의 포즈추정을 이용한 포즈 분류 model을 제작하는데 사용할 skeleton angle calculator(관절 각도 계산기)를 사용해보려한다. mediapipe에서 사용된 blaze pose를 이용해서 33개의 landmarks 좌표값을 뽑아낼 수 있다. 33개의 관절 좌표 중 관절각도를 계산하려면 3개 관절의 좌표를 이용해서 사잇각을 구해줄 수 있다. 해당 사잇각을 pose마다 main이 되는 신체 관절의 사잇각으로 활용하여 pose classification 성능을 높여보려고 한다. 포즈 분류의 기준 1. skeleton landmarks의 좌표 값이 일치할 때 분류 2. 주요 관절의 각도가 기준점을 충족할 때 분류 1. pose classification 모델 생성 #classi.. 2023. 5. 2. human pose recoginition vanila lstm model vs 가변 길이 lstm model 지난번에는 mediapipe를 이용한 pose estimation으로 사람의 skeleton data를 pose_landmarks & pose_world_landmarks 2가지 방식으로 x,y,z,visibility의 좌표값을 추출하는 방법을 알아보았다. mediapipe pose estimation을 바탕으로 추출한 skeleton data를 sequence data 형식으로 변환하여 lstm model로 학습시켜 humen pose recoginition lstm model을 만들어보고자 한다. Action Recognition Action Recognition은 사람이 하는 동작(Action)을 인식하는 기술이다. Action Recognition은 사람의 동작 분류, 인식 및 모니터링 등 다양한.. 2023. 3. 10. mediapipe pose estimation data : pose_landmarks VS pose_world_landmarks pose estimation의 산출데이터 3가지 Mediapipe의 pose estimation 기능은 3가지 데이터를 추출하여 결과값으로 활용할 수 있다. 3가지 데이터는 pose_landmarks, pose_world_landmarks, segmentation_mask 이다. pose_landmarks pose_landmarks 좌표는 1point 좌표당 x, y, z의 좌표값과 visibillity 4가지 데이터를 받을 수 있다.한 사진의 포즈에서 skeleton 정보를 33개 뽑을 수 있으니 33 point의 132가지 정보를 추출할 수 있다. - x, y 좌표 값 : 각각 이미지 너비와 높이로 0.0 ~ 1.0 사이값으로 정규화된 랜드마크 좌표 - z 좌표 값 : 엉덩이 중간지점 깊이를 원점으로.. 2023. 2. 23. Mediapipe pose estimation BrazePose 33 landmarks 정보 추출하기 BrazePose BlazePose : On-device Real-time Body Pose Tracking 2020년 google에서 발표한 논문으로 실시간으로 한 명의 사람을 pose estimation하는 기능을 모바일 기기에서 처리하기 위한 솔루션이다. BlazePose는 얼굴, 몸통을 포함하여 눈, 코, 입 등 얼굴 주요부위와 손, 어깨, 무릎, 엉덩이 등 몸 주요부위에 해당하는 33개의 점으로 나타내고 33개의 landmarks를 보여주는 것이 목표이다. BlazePose는 실시간 detect에서 우수한 성능을 보여주는 detector-tracker 방식을 사용하였다. pipeline은 lightweight body pose detector와 pose tracker network로 구성되어 있.. 2023. 2. 9. mediapipe - face detect & pose estimation 동시 실행하기 Mediapipe Face detect & Pose estimation 웹캠 실시간 동시 실행하기 face detection + pose estimation 1. 필요한 라이브러리 설정하기 import cv2 import mediapipe as mp mediapipe와 opencv 라이브러리를 가져와 import 한다. 2. mediapipe solution 중 필요한 것들 가져오기 # face detect에서 필요한 solutions mp_face_detection = mp.solutions.face_detection mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils # pose estimation에서 필요한 solutions # mp_drawing = mp.solutions.dr.. 2023. 1. 20. mediapipe face detect - webcam 실시간 실행하기 Mediapipe real-time face detector by webcam Mediapipe face detect solutions Mediapipe의 face detect는 매우 빠른 face detect solution으로 6개의 랜드마크와 여러명의 얼굴을 한꺼번에 인식할 수 있는 기능을 지원한다. mediapipe의 face detection module은 BlazaFace에 기반을 두었다. face detector는 realtime-detect, 형상추론(얼굴 그물망), 3D 얼굴 키포인트 추출, 얼굴 특징, 표정 판별 등 여러 작업에 사용할 수 있고 GPU없이 CPU만으로 작업이 가능하다는 점이 있다. face detect solution API MODEL_SELECTION(0 or 1) 모.. 2023. 1. 19. mediapipe pose classification model - webcam streaming environment mediapipe pose estimation & classification 1. 사람 detect 2. Landmarks Detection pose estimation + classification code (on colab) 라이브러리 설치 & 설정하기 # 라이브러리 설치 !pip install opencv-python mediapipe 먼저 필요한 라이브러리인 opencv-python과 mediapipe를 설치한다. !pip install opencv-python 띄우고 mediapipe를 입력하면 라이브러리 2개를 한번에 설치할 수 있다. !pip install opencv-python !pip install mediapipe 이렇게 설치해도 설치 결과는 똑같다. # 라이브러리 설정 import .. 2023. 1. 18. ubuntu 18.04 webcam 설치 및 사용하기 ubuntu 환경에서 실시간으로 face detect나 face mesh, pose estimation을 수행하기 위해서 webcam을 설치해주었다. webcam을 사용할 경우, webcam을 구동시키는 인터페이스를 설치하고 실행할 수 있다. 설치 환경 - pc 환경 : ubuntu 18.04 - Camera : Logiteck HD STREAM WEBCAM WEACAM은 일반적인 USB 장치들과 다르게 VIDEO DIVICE으로 인식되기때문에, 별도의 명령어를 이용하여 확인할 수 있다. WEBCAM linux ubuntu 확인 명령어 # webcam 인식 확인 명령어 $ ls -ltr /dev/video* # webcam 인식 확인 명령어 $ sudo apt-get install v4l-utils -y.. 2023. 1. 16. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
