キーポイントの検出
キーポイント検出 (キーポイント位置推定またはランドマーク検出とも呼ばれる) は、イメージ内にあるオブジェクトの特定の関心点の識別と位置推定を伴うコンピューター ビジョン タスクです。コンピューター ビジョン タスクにおいて、キーポイントは人体の関節、顔のランドマーク、またはオブジェクト上の際立った点を表すことができます。Computer Vision Toolbox™ は、高解像度深層学習ネットワーク (HRNet) を使用した、オブジェクト内のキーポイント検出のための深層学習ベースのアプローチをサポートしています。HRNet は畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) をベースとしています。HRNet キーポイント検出器の詳細については、Getting Started with HRNetを参照してください。
キーポイント検出は、イメージ内のオブジェクトやエンティティの位置、姿勢、構造に関する重要な情報を提供し、コンピューター ビジョンにおける次のような用途で重要な役割を果たします。
姿勢推定
オブジェクトの検出と追跡
顔解析
拡張現実
カスタム オブジェクト キーポイント検出器に学習させることも、転移学習を使用して事前学習済みのキーポイント検出器に変更を加え、用途に合わせて微調整することもできます。転移学習の詳細については、Deep Learning: Transfer Learning in 10 lines of MATLAB Code を参照してください。
関数
トピック
- Getting Started with HRNet
Learn high resolution network (HRNet) basics.
- MATLAB による深層学習 (Deep Learning Toolbox)
畳み込みニューラル ネットワークを使用して分類や回帰を行う MATLAB® の深層学習機能を確認します。これには、事前学習済みのネットワークと転移学習のほか、GPU、CPU、クラスター、およびクラウドでの学習が含まれます。
注目の例
Hand Pose Estimation Using HRNet Deep Learning
Detect keypoints in a human hand and estimate the hand pose using the HRNet deep learning network.
Multi-Object Tracking and Human Pose Estimation
Detect multiple people, track them, and estimate their body poses in a video by using pretrained deep learning networks and a global nearest-neighbor (GNN) assignment tracking approach.
Deep Learning-based Human Pose Estimation for Squat Analysis
Use pretrained deep learning networks to estimate human body pose and perform squat analysis.
Spacecraft Pose Estimation Using HRNet Keypoint Detector and PnP Solver
Estimate keypoints and pose of spacecraft.
