tag PozTahmini

Human Pose Estimation (İnsan Poz Tahmini)

Bu sayfada PozTahmini (Human Pose Estimation (İnsan Poz Tahmini)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Human Pose Estimation (İnsan Poz Tahmini), görüntüler veya video karelerindeki insan vücudunu oluşturan eklem noktalarını (omuzlar, dirsekler, bilekler, kalça, dizler, ayak bilekleri ve baş) tespit ederek bütüncül bir iskelet temsili ortaya koyan bilgisayarlı görü görevidir. Her iskelet, anatomik bağlantılarla birleştirilmiş anahtar nokta koordinatlarından (x, y ve güven skoru) oluşur. Temel mimariler iki kategoride incelenir. Yukarıdan aşağıya (top-down) yaklaşımda önce görüntüdeki her birey bir nesne dedektörüyle belirlenir, ardından her kişi için bağımsız poz tahmini çalıştırılır; bu yöntem yüksek doğruluk sağlar ancak hesaplama maliyeti kişi sayısıyla orantılı biçimde artar. Aşağıdan yukarıya (bottom-up) yaklaşımda ise tüm anahtar noktalar tek geçişte tespit edilip ardından bireylere eşleştirilir; OpenPose (CMU, 2017) bu kategorinin öncüsüdür ve Parça Yakınlık Alanları (Part Affinity Fields) adlı yenilikçi teknikle eklem noktalarını doğru kişilere bağlar. Teknik açıdan modeller, her keypoint için olasılık ısı haritaları (heatmap) üretir; haritadaki yüksek değerler eklemin o konumda bulunma olasılığını gösterir. DeepPose (Google, 2014) bu göreve derin öğrenmeyi taşıyan ilk çalışmaydı. 2022'de yayımlanan ViTPose, CNN omurgaları yerine Vision Transformer (ViT) mimarisini kullanarak MS COCO karşılaştırma setinde AP 80,9 ile yeni bir başarı çıtası oluşturdu ve alanın CNN baskınlığından Transformer çağına geçişini simgeledi. Uygulama alanları oldukça geniştir: spor analitiğinde futbol, basketbol ve yüzme dallarında oyuncu hareket analizi; fitness ve sağlıkta yoga/gym antrenmanlarında doğru form denetimi ve fizyoterapi takibi; artırılmış/sanal gerçeklikte gerçek zamanlı avatar kontrolü ve mocap alternatifi; işaret dili tanıma ve jest tabanlı insan-bilgisayar etkileşimi; güvenlik sistemlerinde davranış izleme ve anomali tespiti. Temel zorluklar arasında vücut parçalarının örtülmesi (occlusion), kalabalık sahnelerde çok kişili tahmin ve mobil/uç cihazlarda gerçek zamanlı işlem gereksinimleri sayılabilir.

code_blocks

Human Pose Estimation (İnsan Poz Tahmini)

Human Pose Estimation (İnsan Poz Tahmini), görüntüler veya video karelerindeki insan vücudunu oluşturan eklem noktalarını (omuzlar, dirsekler, bilekler, kalça, dizler, ayak bilekleri ve baş) tespit ederek bütüncül bir iskelet temsili ortaya koyan bilgisayarlı görü görevidir. Her iskelet, anatomik bağlantılarla birleştirilmiş anahtar nokta koordinatlarından (x, y ve güven skoru) oluşur. Temel mimariler iki kategoride incelenir. Yukarıdan aşağıya (top-down) yaklaşımda önce görüntüdeki her birey bir nesne dedektörüyle belirlenir, ardından her kişi için bağımsız poz tahmini çalıştırılır; bu yöntem yüksek doğruluk sağlar ancak hesaplama maliyeti kişi sayısıyla orantılı biçimde artar. Aşağıdan yukarıya (bottom-up) yaklaşımda ise tüm anahtar noktalar tek geçişte tespit edilip ardından bireylere eşleştirilir; OpenPose (CMU, 2017) bu kategorinin öncüsüdür ve Parça Yakınlık Alanları (Part Affinity Fields) adlı yenilikçi teknikle eklem noktalarını doğru kişilere bağlar. Teknik açıdan modeller, her keypoint için olasılık ısı haritaları (heatmap) üretir; haritadaki yüksek değerler eklemin o konumda bulunma olasılığını gösterir. DeepPose (Google, 2014) bu göreve derin öğrenmeyi taşıyan ilk çalışmaydı. 2022'de yayımlanan ViTPose, CNN omurgaları yerine Vision Transformer (ViT) mimarisini kullanarak MS COCO karşılaştırma setinde AP 80,9 ile yeni bir başarı çıtası oluşturdu ve alanın CNN baskınlığından Transformer çağına geçişini simgeledi. Uygulama alanları oldukça geniştir: spor analitiğinde futbol, basketbol ve yüzme dallarında oyuncu hareket analizi; fitness ve sağlıkta yoga/gym antrenmanlarında doğru form denetimi ve fizyoterapi takibi; artırılmış/sanal gerçeklikte gerçek zamanlı avatar kontrolü ve mocap alternatifi; işaret dili tanıma ve jest tabanlı insan-bilgisayar etkileşimi; güvenlik sistemlerinde davranış izleme ve anomali tespiti. Temel zorluklar arasında vücut parçalarının örtülmesi (occlusion), kalabalık sahnelerde çok kişili tahmin ve mobil/uç cihazlarda gerçek zamanlı işlem gereksinimleri sayılabilir.

arrow_forward