Google pod svobodnou licencí zveřejnil další A.I. model pro detekci člověka. Tentokrát se jedná o MoveNet a je k dispozici ve verzi Lightning (vyšší rychlost, nižší přesnost) a Thunder (nižší rychlost, vyšší přesnost).
Oba modely jsou určené pro běhové prostředí TensorFlow včetně podpory TensorFlow.js pro webový prohlížeč a TensorFlow Lite pro jednodušší minipočítače typu Raspberry Pi aj.
Jak už název modelu napovídá, jedná se o detektor pózy člověka. Takových dnes na scéně existuje celý zástup nejen od Googlu, ale také Nvidie a dalších hráčů, Google ale slibuje, že MoveNet všechny strčí do kapsy jak svojí rychlostí, tak přesností.
MoveNet je nejnovější model pro detekci lidské pózy. Uplatnění by měla najít především ve sportovních aplikacích.
Vstupem modelu je RGB snímek (fotografie, filmové políčko z kamery) s rozlišením 192x192 pixelů pro Lightning a 256x256 pixelů pro Thunder. Výstupem jsou pak souřadnice uzlů lidské kostry ve snímku – až 17 lidských keypointů, pokud je v obrazu celý člověk. Tedy všechny klíčové klouby.
Rychlost (FPS) MoveNetu v javascriptovém TensorFlow.js na různých zařízeních
Cílem je i vzhledem k rychlosti využití třeba v nejrůznějších sportovních aplikací s využitím webkamery laptopu nebo mobilu. Taková aplikace může třeba počítat dřepy, kontrolovat správné provádění cviků aj.
Implementace modelů je velmi snadná a nechybí ani ukázky zdrojových kódů. Jedná se tedy o další ukázku aplikované A.I. pro vývojáře, kteří nemusejí vůbec tušit, jak neuronové sítě vlastně fungují, protože je používají pouze jak jakousi černou skřínku, do které vloží data a získají výsledek v Pythonu, Javascriptu a dalších programovacích jazycích
Podívejte se na animaci MoveNetu v akci: