Estimationを使用して、人物の頭の姿勢を推定する方法をご紹介します。Estimation技術です。Lossの適用により、効率的でロバストな回帰ネットワークを構築しています。Poseの予測を挟角のみに制限していましたが、この制限を取り払いつつ、6DRepNetは従来手法より最大20%の精度向上を実現しています。ESTIMATION詳細はこちらの論文をご確認ください。Estimationする方法をご紹介します。Estimationを行っていきます。ソースコードは本記事にも記載していますが、下記のGitHubでも取得可能です。Colaboratoryで開くこともできます。このデモはPythonで実装しています。Pythonの実装に不安がある方、Pythonを使った機械学習について詳しく勉強したい方は、以下の書籍やオンライン講座などがおすすめです。本記事では、現役機械学習エンジニアとして働く筆者が実際に読んだ書籍の中でおすすめの書籍をレベル別に紹介しています。本記事では、機械学習エンジニアとして働く筆者が、AI・機械学習をまったく知らない方でも取り組みやすいおすすめのオンライン講座をご紹介しています。環境セットアップそれではセットアップしていきます。Colaboratoryを開いたら下記を設定しGPUを使用するようにしてください。「ランタイムのタイプを変更」→「ハードウェアアクセラレータ」をGPUに変更まず、GitHubからソースコードを取得します。https://github.com/thohemp/6DRepNet次にライブラリのインストール、インポートを行います。tqdm以上で、環境セットアップは完了です。学習済みモデルのセットアップ次に学習済みモデルのセットアップしていきます。"pretrained/6DRepNet_300W_LP_AFLW2000.pth")/content/6DRepNet/pretrainedにモデルがダウンロードされます。Estimationを行うテスト動画をアップロードします。本記事ではこちらのPexels様の動画を使用させて頂きます。upload_path)アップロードした動画をフレーム画像に分割します。Estimation最後に動画から頭の姿勢を推定します。len(frames)))推定結果はフレーム画像にオーバーレイされて出力されます。処理速度は以下の通りです。frames次に、フレーム画像から動画を生成します。"/content/6DRepNet/output/result.mp4"最後に、動画を出力します。height=420)clip.ipython_display()出力結果は以下の通りです。高速かつ、正確に頭の姿勢を推定できています。Estimationする方法をご紹介しました。高速なため、ある程度のGPUであればカメラでキャプチャしながらリアルタイムに推定も可能です。これを機に機械学習に興味を持つ方が一人でもいらっしゃいましたら幸いです。本記事では、機械学習を動かすことにフォーカスしてご紹介しました。学術的に体系立てて学びたいという方には以下の書籍などがお勧めです。*このブログについてホームサイトマップTeDokologyTeDokology。