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在我的这个例子中,我使用AeotecZ-Stick来发送Z-Wave指令,并配有两个GEZ-Wave的室外开关。USB接口接入到NVIDIATX2人工智能模块,其实NVIDIA的JestsonNano也能胜任,尽管JetsonNano所能提供的分辨率要低于我样例中1280x720的分辨率。当Z-Stick插入到ARM设备后,你首先需要把开关调到Z-Wave模式,可能需要多按几下USBStick上的按钮和灯的开关

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这部分看上去很复杂,但是通过使用Jupyternotebook、NumPy和Keras,我们就可以很直观地去观察数据、清理数据,并且使用数据来训练神经网络。

然后用NumPy的数组来储存特征,并用np.save函数把特征保存为二进制文件以便后续使用。我个人倾向于使用Jupyternotebook来观察和处理数据。

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我们的输入数据代表着鼻子、手等等的位置,而它们的是介于0到720和0到1280之间的像素值,所以我们需要把数据归一化。这样一来,我们可以重复使用我们的模型而不用考虑输入图片数据的分辨率。

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这里有个稍微需要注意的地方,输入层的大小为50,提醒大家一下,这个数字是OpenPose模型中位置点的X坐标和Y坐标数量之和。

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也就是说,我们做出一个T-Pose的动作,然后在键盘上点击m键,那么这个动作就被归到T-Pose那一类里。我们按照这个方法去添加171个不同的姿势,这样一来,我们就有数据训练神经网络了。以下是用于数据收集的代码的示例:

20-35岁;中专/高中/高技学历;机械、化工类等理工科相关专业

精通SQL语言,有一定数据库规划能力,熟练掌握MySQL数据库的性能管理及优化;

每天早上固定早操时间,彻底伸展放松身体,确保以良好的精神状态迎接新一天的挑战;

我们成功地训练了一个用于识别嘻哈超人舞步、T-Pose舞步的神经网络模型,然后我们可以让它根据我们的舞步来制造可互动的灯。

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这个全景工作室用构造训练数据集几乎是完美的,很方便进行计算机视觉的实验。

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我们的模型训练工作不需要用到confidence。如果某个身体位置坐标点被命名了,我们就保留它,否则,我们就直接让它为0。

另外,我们今天构建的基础模型可以用来训练很多类型的舞蹈动作。尽管我的模型每秒只能捕捉很少的画面,但我们可以开始建立一个有关舞步的数据集,然后再构建一个能识别这些不同舞步的神经网络模型。

当数据收集好之后,我们可以观察并清理数据以便更好地去训练模型。

神经网络的一个好处就是你可以使用别人已经建成的模型,然后加入一些新的神经网络层,以此来扩展该模型。这个过程被称之为迁移学习,因此我们可以用有限的资源来进行迁移学习。

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