ae-9. 姿勢推定
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トピックス：姿勢推定, 人体の姿勢推定, 頭部の姿勢推定, オブジェクトの姿勢推定, ディープラーニング, 人工知能 ディープラーニング（スライドとプログラム例，Python を使用）（全１５回） https://www.kkaneko.jp/ai/ae/index.html 金子邦彦研究室ホームページ https://www.kkaneko.jp/index.html
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ae-9. 姿勢推定
- 3. アウトライン 3 番号 項目 復習 9-1 姿勢推定 9-2 人体の姿勢推定 9-3 頭部の姿勢推定，オブジェクトの姿勢推定 9-4 演習 各自，資料を読み返したり，課題に取り組んだりも行う
- 6. 9-1. 姿勢推定 6
- 9. 9 （Detectron2 の DensePose を使用）
- 10. 人体の姿勢推定の例 10
- 11. ビデオの例 11
- 12. 人体の姿勢推定の例（動画） 12
- 19. 姿勢推定の用途⑦ • 集団行動の観察，分析，監視 19 Qi Dang, Jianqin Yin, Bin Wang, Wenqing Zheng, Deep Learning Based 2D Human Pose Estimation: A SurveyDeep Learning Based 2D Human Pose Estimation: A Survey, Tsinghua Science and TechnologyTsinghua Science and Technology, Volume 24 Issue 6 Article 5, 2019.
- 21. 姿勢推定のさまざまな用途 • 状況把握，行動予測 • 行動検知 • 危険の察知，救援・救護 • 監視，防犯 • トレーニング，フィットネス，エクササイズ • 集団行動の観察，分析，監視 など 21
- 22. 姿勢推定のバリエーション • 物体，頭部の位置推定 変形しない • 人体の姿勢推定 関節があり動く • 手や足の指の姿勢推定 関節があり動く 22
- 23. 9-2. 人体の姿勢推定 23
- 25. ランドマークとボーン 25 OpenPoseのランドマークとボーン 画像で表示した ボーン情報 ランドマークのデータファイル （特徴点の x, y 座標と 個々の信頼度のデータ） ボーン ＝ 骨格，ランドマーク ＝ 点
- 26. ランドマークとボーン 26 ボーン ＝ 骨格，ランドマーク ＝ 点 OpenPose では，25個のランドマークが定 まっている （OpenPose は，人体の姿勢推定の一手法） 0:鼻 1:首 2:右肩 3:右ひじ 4:右手首 5:左肩6:左ひじ 7:左手首 8:真ん中腰 9:右腰 10:右ひざ 11:右足首 12:左腰 13:左ひざ 14:左足首 15:右目16:左目 17:右耳 18:左耳 19:左足親指 20:左足小指 21:左かかと 22:右足親指 23:右足小指 24:右かかと OpenPoseのランドマークとボーン
- 28. ランドマークの位置推定 28 ①元画像 ②ランドマークの ③ランドマークと 位置推定 ボーン Qi Dang, Jianqin Yin, Bin Wang, Wenqing Zheng, Deep Learning Based 2D Human Pose Estimation: A SurveyDeep Learning Based 2D Human Pose Estimation: A Survey, Tsinghua Science and TechnologyTsinghua Science and Technology, Volume 24 Issue 6 Article 5, 2019. ②ランドマークの位置推定：Body Part Detection 法では，元画像の中から，顔， 首，肩，手などの部位を検出する ③ランドマークとボーン：②の結果と体全体の情報から，ランドマークの位置 の特定，ボーンの生成を行う
- 29. ランドマークの位置推定 29 Ce Zheng, Wenhan Wu, Taojiannan Yang, Sijie Zhu, Chen Chen, Ruixu Liu, Ju Shen, Nasser Kehtarnavaz and Mubarak Shah, Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey, ArXiv, abs/2012.13392, 2019. ランドマークの位置推定 ・ディープラーニングを使用 ・顔，首，肩，手などの部位 それぞれについて位置を推定
- 30. ランドマークの位置推定 30 Alejandro Newell, Kaiyu Yang, and Jia Deng, Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation, arXiv:1603.06937v2, 2016. https://arxiv.org/pdf/1603.06937v2.pdf ランドマークの位置推定 ・ディープラーニングを使用 ・顔，首，肩，手などの部位それぞれについて位置を推定
- 31. ランドマークの位置推定 31 Alejandro Newell, Kaiyu Yang, and Jia Deng, Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation, arXiv:1603.06937v2, 2016. https://arxiv.org/pdf/1603.06937v2.pdf 画像の縮小 画像の拡大 各レベルでの推定結果を 後段へ ランドマークの位置推定 部位の大きさはさまざま ⇒ マルチスケールの画像を使う • 画像を複数レベルに縮小し，各レベルで部位を検出 • 元の大きさに戻しながら，検出結果を重ね合わせ
- 33. 物体の姿勢推定 • 画像から，物体の位置情報（たて、よこ、奥行 き）と回転情報を得る 33 Wen, B and Bekris, Kostas E, BundleTrack: 6D Pose Tracking for Novel Objects without Instance or Category-Level 3D Models, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2021.
- 37. 物体の姿勢推定の用途 • ロボットハンドによる物体移動 37 Wen, B and Bekris, Kostas E, BundleTrack: 6D Pose Tracking for Novel Objects without Instance or Category-Level 3D Models, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2021.
- 38. 物体の姿勢推定 • 部分的に隠蔽された物体についても、姿勢推定（位置と角度）が推定 できるように （姿勢推定により，セグメンテーションの精度が向上する，という考え 方も） 38 Segmentation-driven 6D Object Pose Estimation Yinlin Hu, Joachim Hugonot, Pascal Fua, Mathieu Salzmann arXiv:1812.02541, 2018.
- 39. 9-4. 演習 39
- 40. Google Colaboratory の使い方概要 ① 40 Google Colaboratory ノートブック コードセルの再実行や変更には， Google アカウントでのログインが必要 実行 コードセル
- 41. テキストセル コードセル コードセル • WEBブラウザでアクセス • コードセルは Python プログラム． 各自の Google アカウント でログインすれば， 変更，再実行可能 Google Colaboratory の使い方概要 ② 41 実行 一番上のコードセルから順々に実行 実行
- 42. 人体の姿勢推定 1. 使用するページ: https://colab.research.google.com/drive/13nOMSW0Dzx_LjN 9XEG99jtvgMACl4m9V 2. 必要な事前知識 ランドマーク，ボーン 3. 各自で行うこと 各自で説明、ソースコード、実行結果を確認する． 42