画像認識

OpenPose

OpenPoseは、カーネギーメロン大学(CMU)ののCenter for Technology Transfer and Enterprise Creation(CTTEC)が開発した姿勢推定ライブラリです。単一の画像から、複数人の身体・手・顔・足など135個のキーポイントをリアルタイムで検出します。深層学習を用いて人物のポーズを高い精度で可視化しており、弊社でも多くのシステムで活用しました。

データの保存と読み込みは、JSON・XML・PNG・JPGなどさまざまなフォーマットに対応しています。また、Caffeを使用していますが、コードをTensorflowやTorchなどの他のフレームワークにも移植できます。

OpenPoseのソースコードは学術研究または非商用分野でのみ自由に利用でき、商用利用するには別途ライセンスを購入する必要があります。

カメラ画像認識

関連リンク

openpose https://cmu-perceptual-computing-lab.github.io/openpose/
ソースコード https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

OpenPose

DensePose

DensePoseは、骨格ではなく、人物の表面情報をマッピングすることで密集(Dense)した複数の人物姿勢をリアルタイムで推定するライブラリです。RGB画像から人物のピクセルを抽出して3D表面にマッピングすることで姿勢を推定します。

DensePoseのソースコードは、クリエイティブ・コモンズライセンス(CC BY-NC 4.0：表示 - 非営利 4.0 国際)で提供されています。

カメラ画像認識

関連リンク

DensePose http://densepose.org/
ソースコード https://github.com/facebookresearch/DensePose

DensePose

Caffe

Caffeは、画像認識に特化したディープラーニングフレームワークです。 Berkeley AI Research (BAIR)が中心となって開発しており、優れた表現力・高速処理・高いモジュール性を特徴としています

C++で実装されており、C++/Python/MATLABで使用できます。

Caffeは、オープンソースソフトウェアとして2条項BSDライセンスのもとで公開されています。

関連リンク

Caffe http://caffe.berkeleyvision.org/
ソースコード https://github.com/BVLC/caffe

HRnet

HRnetは、人物の姿勢を推定するソフトウェアです。動画や静止画から人物の関節点を推定し、その関節と腕や足などの骨にあたるボーンの状態を点と線を使って表示する手法です。高解像度の表現をプロセス全体に渡って維持するという特徴があります。

HRnetのソースコードは、オープンソースソフトウェアとして、MITライセンスで提供されています。

OpenCV

OpenCVは、画像処理・画像解析および機械学習などの機能を持つコンピュータビジョン向けライブラリです。C/C++、Java、Python、MATLABに対応しています。

OpenCVは、オープンソースソフトウェアとして、Apache-2.0 License のもとで公開されています。

関連リンク

OpenCV https://opencv.org/
ソースコード https://github.com/opencv/opencv