Всем привет! Пока киберпанк еще не настолько вошел в нашу жизнь, и нейроинтерфейсы далеки от идеала, первым этапом на пути к будущему манипуляторов могут стать LiDAR. Поэтому, чтобы не скучать на праздниках, я решил немного пофантазировать на тему средств управления компьютером и, предположительно, любым устройством, вплоть до экскаватора, космического корабля, дрона или кухонной плиты.
Читать полностью »
Рубрика «pose estimation»
Пора избавляться от мышки или Hand Pose Estimation на базе LiDAR за 30 минут
2021-01-12 в 11:04, admin, рубрики: computer vision, deep learning, diy или сделай сам, future is now, machine learning, object detection, pose estimation, python, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, Программирование, самоделки, сделай самНейронные сети для трекинга рук в режиме реального времени
2019-09-09 в 14:50, admin, рубрики: google ai, pose estimation, искусственный интеллект, машинное зрение, машинное обучение, нейронные сетиНедавно исследователи из GoogleAI показали свой поход к задаче трекинга руки и определения жестов в реальном времени. Я как раз занимался подобной задачей и потому решил разобраться с тем как они подошли к решению, какие технологии они использовали, и как добились хорошей точности при риал тайм работе на мобильном устройстве. Также запустил модель на android и протестировал в реальных условиях.
![Нейронные сети для трекинга рук в режиме реального времени - 1 Нейронные сети для трекинга рук в режиме реального времени - 1](https://www.pvsm.ru/images/2019/09/10/neironnye-seti-dlya-trekinga-ruk-v-rejime-realnogo-vremeni.gif)
Детектирование частей тела с помощью глубоких нейронных сетей
2018-05-07 в 11:00, admin, рубрики: ods, pose estimation, академический университет, Блог компании Open Data Science, Блог компании СПБАУ, математика, машинное зрение, машинное обучение, обработка изображений, статьяПривет!
Сегодня я расскажу вам про один из методов решения задачи pose estimation. Задача состоит в детектировании частей тела на фотографиях, а метод называется DeepPose. Этот алгоритм был предложен ребятами из гугла еще в 2014 году. Казалось бы, не так давно, но не для области глубокого обучения. С тех пор появилось много новых и более продвинутых решений, но для полного понимания необходимо знакомство с истоками.