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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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openposeの関節データを深層学習で分類する方法

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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/11/14 14:15

編集2022/01/12 10:55

openposeの関節データをつかって深層学習で学習させ分類を行いたいのですが行き詰っています。
お力添えを頂きたく質問をさせていただきました。

やりたいこと 

・openposeから出力した関節のデータを学習させて分類をする。
スポーツのフォームの関節データを元に複数パターン学習させ、そのどれかに分類したい。(関節ごとに分類できればより良いです)
例:Aさんのフォーム、Bさんのフォーム、Cさんのフォームの関節データを学習させ、FさんのフォームはAさん、Bさん、Cさんのうち誰のフォームに当てはまるのか分類をするといった感じです。
(Fさんの右手はAさんのフォーム、左手はBさんのフォーム のように関節ごとに分類できるととてもよいです。)

#わからないこと
・どのようなモデルを使うのが良いのか
・関節データはどのような形式のものが良いのか
現在はopenposeの --write_keypoint コマンドでjson形式で出力することができましたが、このままの形でいいのかわかりません。
#教えていただきたいこと
・おすすめのモデルやサンプルコードなど、
RNN(LSTM)がいいのかなと思ったのですが、テキストやsin関数の分類などが多く検索され今回の問題に適しているのかいまいちわかりませんでした。
・関節データの形式、扱い方

どうぞよろしくお願いいたします。

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