1、データセットをつくる。
####動画に要求されること。
・各パターンごとに60動画(train50,test5,validation5)ぐらい必要。
・画面の中心に一人の全身がおさまっている。
・1クリップに1動作。前後の余分な動きはカットで収録されている。
・動画のフレームレート(1秒間に何コマか)は統一すべき。
・休憩や関係ない運動など、分類したい動作以外の「他の動作」動画も1分類として用意。
####分類したい動作ごとにフォルダに入れ、フォルダの名前を動作名にする。
(このフォルダの名前が、分類結果の名前として出てくる)。


2、CreateMLでAction Clasifierモデルをトレーニングする。
XcodeのDeveloper ToolsからCreateMLをひらく。
VideoセクションのAction Classificationを選択。
Training Dataで、用意したデータセットフォルダを指定する。
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