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キーポイントの検出

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して、オブジェクト内のキーポイントを検出する

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します。

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

Keypoint detection on a group of people

オブジェクト内のキーポイント検出に対する深層学習ベースのアプローチでは、高解像度深層学習ネットワーク (HRNet) などの畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用します。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、アプリケーション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。

畳み込みニューラル ネットワークには、Deep Learning Toolbox™ ライセンスが必要です。CUDA® 対応 GPU で GPU ベースの学習と予測を実行できます。GPU を使用することが推奨され、これには Parallel Computing Toolbox™ ライセンスが必要になります。詳細については、Computer Vision Toolbox の基本設定およびMathWorks 製品での並列計算のサポート (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

アプリ

イメージ ラベラーコンピューター ビジョン アプリケーションに使用するラベル イメージ
ビデオ ラベラーLabel video for computer vision applications
ディープ ネットワーク デザイナー深層学習ネットワークの設計と可視化

関数

すべて展開する

hrnetObjectKeypointDetectorCreate object keypoint detector using HRNet deep learning network (R2023b 以降)
trainHRNetObjectKeypointDetectorTrain HRNet object keypoint detector (R2024a 以降)
insertObjectKeypointsInsert object keypoints in image (R2023b 以降)
loadHRNETObjectKeypointDetectorLoad HRNet object keypoint detector model for code generation (R2023b 以降)

トピック

  • Getting Started with HRNet

    Learn high resolution network (HRNet) basics.

  • 局所特徴の検出と抽出

    局所特徴の検出と抽出の利点と用途の学習。

  • 特徴点のタイプ

    いくつかの種類の特徴の点オブジェクトを返したり受け入れたりする関数の選択。

  • 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。

  • 深層学習層の一覧 (Deep Learning Toolbox)

    MATLAB のすべての深層学習層を確認できます。

  • 事前学習済みの深層ニューラル ネットワーク (Deep Learning Toolbox)

    分類、転移学習、特徴抽出用の事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワークのダウンロード方法と使用方法を学習します。