3D Human Pose Estimation và dự án thực tế để học hỏi

Tất tần tật về ước tính tư thế con người 3D 🚩

Một lần lý thuyết, một lần thực hành
Ước tính tư thế con người 3D!

Ước tính tư thế người 3D là một trong những lĩnh vực của thị giác máy tính trí tuệ nhân tạo và là công nghệ trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như VR/AR, robot, phân tích hình ảnh, tạo hình đại diện và kinh doanh phim ảnh.

_{Dịch vụ chăm sóc sức khỏe AI}

_{Ước tính tư thế cho phân tích lối chơi của cầu thủ thể thao}

_{Ước tính tư thế cho dịch vụ trò chơi AR/VR}

_{Ước tính tư thế dựa trên nguồn video thực tế}

_{Ước tính tư thế để tạo hình ảnh}

Trên thực tế, số lượng các bài báo liên quan đến 3D được nộp trong lĩnh vực thị giác máy tính đang tăng lên hàng năm và rất nhiều nghiên cứu đang được tiến hành trên toàn thế giới. Tuy nhiên, nhiều người còn ngần ngại học Ước tính tư thế người 3D vì không dễ tìm được tài liệu để học các công nghệ liên quan.

Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về lý thuyết ước tính tư thế người 3D và thực hành tạo tư thế người 3D từ hình ảnh bằng cách sử dụng mã thực tế .

Xây dựng video về cú đánh golf
Xây dựng một mô hình thực tế 🏌️‍♀️

Chúng tôi đã hạ thấp rào cản gia nhập

Sinh viên sẽ có thể trải nghiệm công nghệ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực Ước tính tư thế con người 3D, vốn trước đây khó tiếp cận và khó tìm tài liệu, thông qua các giải thích chuyên sâu về các khái niệm.

Hãy theo dõi, trải nghiệm và học hỏi.

Thay vì một lớp học lý thuyết bắt đầu từ dưới lên, chúng tôi hướng đến việc giảng dạy bằng cách theo dõi. Bạn sẽ cùng nhau chạy mã đánh giá/đào tạo mô hình và trải nghiệm quá trình tạo tư thế người 3D cho hình ảnh đã chuẩn bị.

Người chia sẻ kiến ​​thức đã tạo ra khóa học này
Xin giới thiệu “Collider” Kim Hyun-woo.

Người theo dõi tạo ra khóa học này là🥽

Tôi sẽ cung cấp cho bạn kinh nghiệm nghiên cứu và dự án dựa trên kiến ​​thức của tôi về khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, kinh nghiệm trong nhiều dự án học sâu/học máy, giải thưởng cuộc thi và kinh nghiệm nghiên cứu sau đại học .

• Tốt nghiệp thạc sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo tại Đại học Hàn Quốc
• Các bài báo SCI(E), các bài thuyết trình tại hội nghị quốc tế

Xin chào, tôi là Kim Hyeon-woo, một kẻ bắt chước.
Hai năm trước, tôi đã ra mắt khóa học 'Tạo blog GitHub trong một ngày' trên Inflearn và nhiều người yêu thích khóa học của tôi.

Lúc đó, đây là lần đầu tiên tôi giảng bài nên tôi bắt đầu bài giảng với tâm thế thoải mái, nhưng vẫn còn nhiều thiếu sót ở nhiều phương diện. Tôi đã ngừng dạy học vì tôi cảm thấy mình không nhận ra được trách nhiệm nặng nề đến thế nào.
Bài giảng mà tôi đang trình bày với các bạn là bài giảng mà tôi đã cải thiện và hạn chế tối đa những thiếu sót dựa trên kinh nghiệm của mình.

Trong quá trình tốt nghiệp chương trình Thạc sĩ về Trí tuệ nhân tạo tại Đại học Hàn Quốc trong hai năm, tôi đã xuất bản một bài báo về Ước tính tư thế con người 3D tại ACCV2022 (Hội nghị Châu Á về Thị giác máy tính), hội nghị lớn thứ 19 trên thế giới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và tầm nhìn máy tính và cũng đã có bài thuyết trình. Tôi có kinh nghiệm được chọn.

Tôi đã tạo ra khóa học này sau khi chứng kiến ​​nhiều người cảm thấy mệt mỏi hoặc từ bỏ việc học vì khả năng tiếp cận kém vào các lĩnh vực cụ thể của trí tuệ nhân tạo. Tôi đã kết hợp những kiến ​​thức đã học được cùng quá trình thử nghiệm và sai sót trong suốt hai năm qua vào bài giảng này.
Tôi hy vọng rằng thông qua bài giảng này, nhiều người sẽ quan tâm đến lĩnh vực Ước tính tư thế con người 3D và có được cảm giác hoàn thành mới :)

Hỏi & Đáp 💬