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Synthpose Vitpose Huge Hf

stanfordmimiによって開発
SynthPoseはVitPose巨大バックボーンネットワークを基にしたキーポイント検出モデルで、合成データによるファインチューニングにより52の人体キーポイントを予測し、運動学分析に適しています。
ダウンロード数 1,320
リリース時間 : 1/10/2025

モデル概要

このモデルはVitPose巨大バックボーンネットワークを採用し、合成データによるファインチューニングにより、COCOキーポイントを含む52の解剖学的マーカーポイントを予測でき、特にモーションキャプチャや生体力学分析のシナリオに適しています。

モデル特徴

高密度キーポイント予測
17の標準COCOキーポイントと35の追加生体力学分析用キーポイントを含む52の解剖学的マーカーポイントを予測可能
合成データによるファインチューニング
合成データを使用して事前学習済みモデルをファインチューニングし、特定のキーポイントセットに対する予測精度を向上
2段階検出プロセス
最初に人体バウンディングボックスを検出し、その後キーポイントを予測することで検出精度を向上

モデル能力

人体キーポイント検出
運動学分析
生体力学マーカーポイント予測
複数人姿勢推定

使用事例

モーションキャプチャ
運動生体力学分析
アスリートの動作姿勢を分析し、正確な関節角度と運動軌跡データを提供
52の解剖学的マーカーポイントの正確な位置を出力可能
医療リハビリ
リハビリ訓練モニタリング
患者のリハビリ訓練中の動作姿勢変化を監視
治療効果評価のための詳細な関節運動データを提供
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