강의

멘토링

로드맵

AI Development

/

Computer Vision

Thực hiện theo dự án thực tế ước tính Tư thế 2D được thực hiện bằng các bài báo và video YouTube mới nhất.

Không còn phát hiện đối tượng! Thật dễ dàng để tìm hiểu về các xu hướng mới nhất trong ước tính tư thế, các phương pháp mới nhất để ước tính tư thế từ hình ảnh và video cũng như tìm hiểu các kỹ thuật học sâu để tìm hiểu và sử dụng các mô hình ước tính tư thế 2D từ video của riêng bạn.

(5.0) 1 đánh giá

55 học viên

  • kongmin
objectdetection
pose-estimation
object-detection
Deep Learning(DL)
Computer Vision(CV)

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Ước tính tư thế con người 2D

  • Ước tính tư thế con người 2D

  • trí tuệ nhân tạo

  • học sâu

Công nghệ học sâu mới nhất, hãy theo dõi nhé!
Hướng dẫn dễ dàng để ước tính tư thế 2D 🤖

Trong video và hình ảnh của tôi
Cách ước lượng tư thế chỉ trong một lần! 📖

Ước lượng tư thế 2D là một chủ đề phổ biến, được xếp hạng trong năm từ khóa hàng đầu trong thị giác máy tính và là nền tảng của hầu hết các công nghệ. Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các mô hình ước lượng tư thế sử dụng các mô hình LitePoseDCPose mới nhất, cũng như cách huấn luyện các mô hình này bằng video thực tế.

Nhân tiện, ước tính tư thế 2D là gì? 🧐

Ước tính tư thế người 2D (HPE) là nhiệm vụ ước tính tọa độ 2D của các khớp người từ hình ảnh hoặc video. Công nghệ này được sử dụng làm công nghệ nền tảng trong nhiều lĩnh vực. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, với các ứng dụng không chỉ là mô hình xương sống cho việc ước tính tư thế 3D mà còn trong ngành công nghiệp hoạt hình, thực tế ảo và thực tế tăng cường (VR/AR), và thậm chí trong việc phân tích chuyển động của các vận động viên thể thao.

Mô hình ước tính tư thế là một lĩnh vực cơ bản đã được nghiên cứu từ lâu và vẫn đang được nghiên cứu theo nhiều cách khác nhau, do đó, bạn có thể học nhiều kỹ thuật học sâu dễ dàng hơn sau khi tham gia khóa học.


Tự mình triển khai công nghệ ước tính tư thế 2D!

Khóa học này yêu cầu kiến thức cơ bản về Python và học sâu . Khóa học được thiết kế cho người mới bắt đầu hoặc những người quan tâm đến các dự án ước tính tư thế. Khóa học nhằm mục đích giúp bạn hiểuthực hành các mô hình ước tính tư thế . Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có thể triển khai các kỹ thuật ước tính tư thế 2D trên máy tính của mình.

Điều quan trọng là tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước, từ cài đặt Ubuntu cho đến chạy mã !

  • 💡 Tận dụng các mô hình ước tính tư thế 2D mới nhất cho các video quan tâm, chẳng hạn như chơi golf và yoga.
  • 💡 Cách sử dụng ước tính tư thế trong các dự án học sâu như nhận dạng đối tượng

Tôi giới thiệu điều này cho những người này 🚩

✅ Những người không biết ước lượng tư thế 2D nhưng muốn nghiên cứu các bài báo mới nhất và thử thiết lập và phát triển môi trường

✅ Những người đã chán các dự án Phát hiện Đối tượng và muốn bắt đầu một dự án mới

✅ Những người muốn nhanh chóng áp dụng mô hình ước tính tư thế vào các dự án như đồ án tốt nghiệp hoặc cuộc thi

Những người không muốn trải qua quá trình thử nghiệm và sai sót khi bắt đầu nghiên cứu ước tính tư thế


Xem trước bài giảng 📺

Giới thiệu về ước tính tư thế 2D → Lý thuyết và thực hành bài báo LitePose → Lý thuyết và thực hành bài báo DCPose → Thực hành tập dữ liệu tùy chỉnh

Bạn có thể bắt đầu với quy trình nghiên cứu ước tính tư thế 2D tổng thể và tiến hành quy trình học tập tùy chỉnh mà bạn có thể áp dụng trực tiếp vào dữ liệu của riêng mình .

Chúng tôi sẽ nêu bật các lý thuyết cốt lõi được thảo luận trong các bài báo trình bày tại hội nghị hàng đầu, CVPR 2021-2022.

Ngay cả khi bạn mới làm quen với việc ước lượng tư thế 2D, cũng không sao! Quy trình đào tạo mô hình rất dễ thực hiện, với các bước đơn giản.

Người tạo ra bài giảng này, Hạt dẻ rang🌰

Dựa trên kiến thức về khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, kinh nghiệm với nhiều dự án học sâu/học máy và kinh nghiệm nghiên cứu sau đại học, tôi sẽ cung cấp cho bạn những thông tin cần thiết.

  • Bằng Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo của Đại học Hàn Quốc
  • Nhiều bài báo và bài thuyết trình SCI(E) tại các hội nghị quốc tế
  • Làm việc với tư cách là nhà nghiên cứu AI tại một tập đoàn lớn (Computer Vision Research)

Tôi đã hoàn thành chương trình cử nhân và thạc sĩ kết hợp tại Khoa Trí tuệ nhân tạo thuộc Đại học Hàn Quốc chỉ trong ba học kỳ và đã xuất bản một bài báo về Ước tính tư thế con người bằng video 2D tại WACV2023 (Hội nghị mùa đông về Ứng dụng thị giác máy tính ) , hội nghị lớn thứ 9 thế giới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính , và đã được chọn để thuyết trình.


Hỏi & Đáp 💬

H. Tôi có thể tham gia khóa học này mà không cần có kiến thức trước về ước lượng tư thế không?

Có chứ! Ngay cả khi bạn chưa có nền tảng cơ bản, bạn cũng không cần phải lo lắng vì chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách chạy mã từ đầu đến cuối. Nếu bạn chỉ quan tâm đến ước lượng tư thế, bạn có thể tham gia khóa học này. (Tuy nhiên, bạn nên có kiến thức cơ bản về học sâu và cú pháp Python !)

H. Tôi có thể làm gì nếu học cách ước lượng tư thế?

Ước tính tư thế vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực và được ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Hiện nay, nó hỗ trợ nhiều công nghệ khác nhau, bao gồm phát hiện lái xe buồn ngủ, ước tính tư thế trong môi trường AR và VR, và huấn luyện trong ngành thể thao. Khả năng là vô tận!

💾 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

  • Khóa học sẽ được tiến hành trong môi trường Ubuntu được trang bị môi trường phát triển GPU và CUDA, vì các mô hình được đào tạo dựa trên PyTorch và các bài báo thực tế.
  • Bài giảng này được ghi lại bằng Linux và Ubuntu 20.04 . Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng môi trường tương thích.
  • Để thực hành triển khai mô hình, bạn sẽ cần một chiếc PC có card đồ họa .
  • Toàn bộ mã nguồn được sử dụng trong bài giảng đều được cung cấp cho sinh viên dưới dạng tài liệu học tập.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người mệt mỏi với việc nhận dạng đối tượng như YOLO

  • Những người muốn xây dựng dữ liệu và ước tính các tư thế từ video của chính họ, chẳng hạn như chơi gôn hoặc yoga

  • Những người đang vội tham gia dự án hoặc cuộc thi tốt nghiệp đại học nhưng chưa thể quyết định chủ đề

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • trăn

Xin chào
Đây là

고려대학교 인공지능학과 석사

현재 연구원으로 인공지능 컴퓨터 비전에 대해 연구하고 있습니다.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

17 bài giảng ∙ (2giờ 58phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

1 đánh giá

5.0

1 đánh giá

  • 따라쟁이님의 프로필 이미지
    따라쟁이

    Đánh giá 3

    Đánh giá trung bình 3.7

    5

    12% đã tham gia

    2D pose에 대해서 너무 알고 싶었는데 관련 영상이나 자료가 없었어요. 근데 이 강의를 통해서 많이 알게되었고 2D pose에 대해서 더 관심 갖게되었어요. 이전에 대학 프로젝트로 Object Detection만 해봤는데 새로운 인공지능을 알게되어서 너무 재밌었습니다.

    2.536.866 ₫

    Khóa học tương tự

    Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!