개요

이번에는 Google에서 제공하는 이미지 인식 및 기계 학습 서비스 "#우리만들자"에서 학습 모델을 만드는 방법을 살펴 보겠습니다.

이 Teachable Machine, 무엇이 좋은가 하면 학습한 모델을 Node.js나 Arduino에서 사용할 수 있는 상태로 내보낼 수 있는 것입니다!

학습한 모델을 사용하는 방법은 #protoout 에 썼습니다.

다음 절차입니다.

- 포즈 결정하기

- 학습용 이미지 수집

- 학습 수행

- 테스트

포즈 결정

어떤 포즈를 학습시킬까입니다만, 요가 미경험이므로 다음의 사이트를 참고로 간단할 것 같은 「삼각의 포즈」와 「산의 포즈」의 2개로 했습니다.

피 c. 라고 r. 이 m/cr8B4wゔXj

• 삼각형 포즈
  4월 15, 2020
  
• 산 포즈
  Teachable Machine
  

학습용 이미지 수집

학습을위한 이미지 수집이지만 웹캠을 사용하여 Teacable Machine에서 할 수 있습니다. 이미지 수집 준비를 진행합니다.

Teachable Machine을 열면 3종류의 입력 패턴이 있습니다만, 이번에는 「Pose Project」를 선택합니다.

여기

다음과 같은 화면으로 넘어가므로 "WebCam"을 클릭하여 웹캠 모드로 전환합니다.

요가 포즈 참고 사이트

PC에 장착된 카메라를 활성화할지 묻기 때문에 활성화합니다. 그런 다음 학습하려는 포즈를 취하고 Record 6 Seconds 버튼을 클릭합니다. 이제 학습용 이미지를 6초간 촬영합니다.

같은 일을 Class2에서도 수행합니다. 물론 포즈는 바꾸어. 이것으로 이미지 준비가 완료됩니다!

덧붙여서, 인터넷에서 데려온 이미지라도 갈 수 있는 것은 아닌가? 라고 생각해 보았습니다만 안 되었습니다.... 나는 기계 학습에 자세하게 표현이 어렵습니다만, 아무래도 화상 인식으로 막대 인간이 오버레이 된 화상이 대상인 것 같습니다.

학습 수행

이미지가 준비되면 중앙의 Train Model 버튼을 클릭하여 학습을 실행합니다. 이미지의 양과 포즈의 종류가 많아 시간이 달라집니다.

테스트

학습이 완료되면 오른쪽의 "Preview"에 카메라 이미지가 비추어져 어느 포즈나 바에서 비율이 표시됩니다.

결론

　논프로그래밍으로 여기까지 할 수 있다고는.... 다음은 학습한 모델을 내보내고 실제로 앱에 사용하려고 합니다.

사족이지만, 요가 포즈를 조사하고 있어 여러가지 시험해, 사용하고 있지 않은 근육을 늘리는 포즈만으로 「아아~ 성장한다~」라고 기절하면서 하고 있었습니다(웃음)

참고