2020 Google开发者大会中的TensorFlowLite模型——PoseNet

最新推荐文章于 2022-07-12 18:34:55 发布
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分类专栏： TensorFlow Lite Android 文章标签： 人工智能 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ddxxll2008/article/details/111987298
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本文介绍了如何使用TensorFlow Lite的PoseNet模型在Android设备上实现人体姿态检测。通过在移动端运行模型，实现了类似HomeCourt App的功能，检测羽毛球训练中的姿态。虽然存在一定的延时问题，但该技术在体育运动分析和避免运动伤害方面具有巨大潜力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在下面的这篇推送中，Google展示了一个很有意思的Google面馆。
代码不止｜一篇看懂 TensorFlow 如何助力高效开发
!image

由于本人是Android开发者，对机器学习也有兴趣，之前就有关注过tensorflow以及tensorflow lite在移动端上的使用。并且我也是个羽毛球爱好者，每周都会去打球，对体育也有一定的参与，所以我在查看了tensorflow的官网示例之后，特别关注到了PoseNet这个模型。
tensorflow/examples
​
这个模型可以运行在Android设备上，并检测出人体的姿态。从官方提供的图片中，我们可以看到PoseNet模型能够检测出人的眼睛、鼻子、耳朵，躯干和四肢。
!image

而之前我关注的羽毛球运动员中，就有采用手机App（名称是HomeCourt，目前只有IOS可以下载，且需要去海外的App store）进行虚拟训练的方法，具体的训练过程可以观看下面的视频。
羽毛球步法训练&

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