以前に書いた記事の情報が古くなっているので下記についてここ最近の状況をまとめます。
AI初心者がOpenPoseのモバイル実装に取り組んだ話
軽量な姿勢推定についての需要があるとのことでIntelの方から論文が出ており、その実装がOpenCVの再トレーニング可能なモデルとして公開しています。
また、モバイル用途にしては珍しく精度について記載があります。
Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose
参考までに精度はAP40行かない程度です。
また、初期のOpenPoseですがAP61.8
2018年公開の論文(v1.5)ではAP64.2
となっています。
試しにCoreMLに変換を試したところ一応動作しましたのでサンプルコードを公開しています。
issueにも一応報告しました。
あとは、C++の実装もありますので高速に動かせると思います。
PoseNetをマルチプラットフォームで実装してみた
iOSではApple公式のPoseNetが公開となりました。
Detecting Human Body Poses in an Image
本家が出てくるとお試しで書いた私のコードはお役御免ですね＾＾：
追記(2020/05/22)
Apple公式のPoseNetのモデル https://t.co/86X4RVDnIX のライセンスに "Please see https://t.co/6iCAU2c2lu for license information for the converter" とあるんだけど、これってAppleが自前でなく @mb_otsu さんのコンバータ使ってモデル作ったってこと？
— koher (@koher) May 22, 2020
参考: https://t.co/pdVXOQY0uk
本当に書いてあった。びっくりした。
きっと使える部分を参考にしたのでしょうね。
手認識が実用レベルに到達した件
ハンドジェスチャーを試しに実装したので記事を書きました。https://t.co/2tTExx2ig4#MediaPipe#TensorFlow #HandTracking pic.twitter.com/DdbayV5cIn
— o2 (@mb_otsu) December 19, 2019
HandTrackingですが、MediaPipeがベータ版ということで扱いが良くなかったのですがTendorFlow.jsで公開となったそうです。
今から試す方はhandposeを利用するのが良さそうです。
以上。近況についてのまとめになります。
お役に立てば幸いです。