A051-Detectron2和LSTM进行人体动作识别
输入“/”快速插入内容
A051-Detectron2和LSTM进行人体动作识别
A051-Detectron2和LSTM进行人体动作识别
飞书用户90713月18日修改
🎁
【购买前必看】
1、关于我们
深度学习乐园是由python哥全职技术团队组建运营【团队成员为：复旦大学博士、华东理工爱丁堡博士、格拉斯哥博士、纽约大学硕士、浙江大学硕士】。
我们只做python业务，精通sklearn机器学习/torch深度学习/django/flask/vue全栈开发。
2、关于项目
我们从2018年开始，就专注于深度学习sci、ei、ccf、kaggle等，至今已有7年，共发表过10多篇顶刊顶会。
3、售后承诺
包远程安装调试，所有项目均在本地运行通过，大部分都有截图和录屏。
支持二次修改，所有项目都是我们自己写的，改起来也非常容易。
加急定制1-2天可完成，这就是实力证明，远程验收满意后再付全款！
所有客户终身售后。兼职的人家都有主业，谁愿意持续服务你？
1. 项目简介
本项目旨在开发一个人体动作识别系统，利用深度学习模型Detectron2和LSTM（长短时记忆网络）实现对视频中人体动作的精确识别与分类。项目背景是由于在现代智能监控、健康管理、体育分析等领域中，对人体动作的自动识别和分析需求日益增加。传统的计算机视觉方法在复杂环境下表现有限，而结合先进的深度学习模型能够在动态场景中捕捉细微的动作变化，从而提升识别准确率。本项目的主要目标是通过Detectron2进行人体关键点检测，将检测到的时序特征输入LSTM模型中，从而捕捉动作序列的时间依赖性并进行分类。Detectron2作为一个基于Mask R-CNN的深度学习模型，擅长对象检测和实例分割，能够准确定位人体的各个关键点，而LSTM则用于处理时间序列数据，学习动作随时间变化的模式。整体模型在训练数据集上进行训练后，能够对视频流中的每帧进行实时分析，从而实现对复杂人体动作的自动识别。项目应用场景广泛，包括智能监控、行为分析、体育动作指导及康复训练等，具备极高的实际应用价值。
Detectron2
Detectron2是 Facebook AI Research 的开源平台，用于物体检测、密集姿势、分割和其他视觉识别任务。该平台现在在 PyTorch 中实现，而其之前的版本Detectron则在 Caffe2 中实现。
在这里，我们使用来自 Detectron2 模型库的预训练“R50-FPN”模型进行姿势估计。该模型已经在 COCO 数据集上进行了训练，该数据集包含超过 200,000 张图像和 250,000 个人物实例，并标有关键点。该模型为输入图像帧中存在的每个人输出 17 个关键点，如下图所示。