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MoveNet: Rilevamento della Posa in Tempo Reale 🤖 MoveNet: Rilevamento della Posa in Tempo Reale 📌 Introduzione MoveNet è un modello avanzato di Human Pose Estimation sviluppato da Google per la keypoint detection . È progettato per essere leggero e rilevare i punti chiave del corpo umano in immagini e video in tempo reale . Grazie alla sua efficienza, MoveNet è ampiamente utilizzato in applicazioni di fitness, realtà aumentata e analisi del movimento. 🏗️ Architettura MoveNet si basa su una rete neurale convoluzionale leggera ottimizzata per i dispositivi mobili e il cloud composta da due parti : un estrattore di feature  + 4  Prediction head . 🎯 Prediction Head Il modello genera heatmap e offsets per predire la posizione dei punti chiave del corpo. Le 4 prediction head lavorano in parallelo per predire: Person center heatmap: centro geometrico della ins...

Keypoint R-CNN: Rilevazione di Punti Chiave 📍 Keypoint R-CNN: Rilevazione di Punti Chiave Keypoint R-CNN è un modello avanzato di rete per la keypoint detection basato su Mask R-CNN (a sua volta dalla Faster RCNN ), utilizzato per la rilevazione dei punti chiave nel contesto della Pose Estimation. Permette di identificare e localizzare le articolazioni del corpo in immagini e video. 🏗️ Architettura Keypoint R-CNN è una rete basata sulla Mask R-CNN e rispetto a questa rete aggiunge: ✅ Branch per la Keypoint Detection : Prevede delle heatmaps per ogni keypoints all'interno di ciascuna regione rilevata. 🎯 Funzionamento Il modello esegue i seguenti passaggi: ✅  Per ogni keypoint le label son maschere mxn nere tranne il pixel che e' il punto da trovare . ✅ Usa la Cross Entropy. ⚡ Vantaggi ✅ Maggiore precisione rispetto ai metodi tra...

OpenPose: Human Pose Estimation 🤖 OpenPose: Human Pose Estimation 🔍 Introduzione OpenPose è un sistema avanzato di Human Pose Estimation sviluppato dalla Carnegie Mellon University. È in grado di rilevare pose multiple in un'immagine o in un video in realtime , individuando i punti chiave delle articolazioni e delle parti del corpo. 🏗️ Architettura OpenPose utilizza una rete convoluzionale multi-stage. L'immagine in input, in formato RGB , viene elaborata da una CNN che estrae le caratteristiche principali. Successivamente, la rete opera in due fasi principali: Il primo stage prevede i Part Affinity Fields (PAFs) , che aiutano a collegare i punti chiave tra loro. Il secondo stage genera mappe di confidenza , che stimano la posizione dei keypoints. 🔗 Part Affinity Fields (PAFs) I PAFs sono campi vettoriali che rappresentano le connessioni tra le diverse articolazioni . Ogni vettore descr...

YOLO Pose Estimation: Estrazione di Punti Chiave con YOLO 📌 YOLO Pose Estimation: Riconoscimento della Posa con YOLO La YOLO Pose Estimation è un'estensione della famosa rete di Object Detection ,   YOLO (You Only Look Once) che integra il riconoscimento dei punti chiave per l'analisi della posa umana . 🚀 Cosa Aggiunge Rispetto alla YOLO Standard? ✅ Keypoint Detection: viene modificato il layer finale per aggiungere un uscita usata per le coordinate dei keypoint (x,y per ogni keypoint) 📊 Applicazioni ✅ **Rilevamento della postura per applicazioni sportive e mediche**. ✅ **Animazione e riconoscimento dei movimenti umani nei videogiochi**. ✅ **Sicurezza e monitoraggio delle persone in tempo reale**. 🎯 Conclusione La YOLO Pose Estimation rappresenta un'evoluzione delle reti YOLO, aggiungendo il riconoscimento della posa con l'es...

HRNet: Rete Neurale per Human Pose Estimation 🤖 HRNet: High-Resolution Network per Human Pose Estimation HRNet (High-Resolution Network) è una rete neurale per la keypoint detection progettata per compiti di Human Pose Estimation , in cui è fondamentale mantenere le caratteristiche ad alta risoluzione lungo tutta la rete. 📌 Caratteristiche Principali ✅ Mantenimento dell'alta risoluzione durante tutta la rete. ✅ Scambio di informazioni tra scale diverse per migliorare la precisione. ✅ Heat Map per rappresentare la probabilità di posizione delle articolazioni. 🕵️‍♂️ Human Pose Estimation HRNet viene utilizzata per il riconoscimento delle pose umane analizzando le immagini e localizzando i keypoint delle articolazioni.  Le label sono i keypoint del corpo umano e possiamo rappresentarle attraverso le coordinate dirette oppure come nella prima versione v1 di questa ...