Tensorflow Lite Posenet Demo

Тенсорфлов Лите Посенет или Процена позе је задатак коришћења МЛ модела за процену позе особе са слике или видео снимка проценом просторних локација кључних зглобова тела (кључних тачака).

Процена позе односи се на технике рачунарског вида које откривају људске фигуре на сликама и видео снимцима, тако да се може утврдити, на пример, где се нечији лакат приказује на слици. Важно је бити свестан чињенице да процена поза само процењује где су кључни зглобови тела и не препознаје ко је на слици или видео снимку.

ПосеНет модел узима обрађену слику камере као улаз и избацује информације о тачкама. Откривене кључне тачке индексирају се помоћу ИД дела, са оценом поузданости између 0,0 и 1,0. Оцена поузданости указује на вероватноћу да на том месту постоји кључна тачка.

Реферат перформанси

Перформансе се разликују у зависности од вашег уређаја и излазног корака (топлотне карте и вектори померања). ПосеНет модел је непроменљив према величини слике, што значи да може предвидети положаје поза у истој скали као и оригинална слика, без обзира на то да ли је слика смањена. То значи да модел конфигуришете тако да има већу тачност на штету перформанси.

Излазни корак одређује колико ће се излаз смањити у односу на величину улазне слике. Утиче на величину слојева и излазе модела.

Што је већи излазни корак, мања је резолуција слојева у мрежи и излаза, а сходно томе и њихова тачност. У овој имплементацији, излазни корак може имати вредности 8, 16 или 32. Другим речима, излазни корак од 32 резултираће најбржим перформансама, али најнижом тачношћу, док ће 8 резултирати највећом тачношћу, али најспоријим перформансама. Препоручена почетна вредност је 16.