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PoseNetは、Googleが開発した静止画や動画から人物の姿勢（骨格構造）を推定する「姿勢推定（Pose Estimation）」するための深層学習モデルです。'''PoseNet'''とは、[[Google]]が開発した静止画や動画から人物の姿勢（骨格構造）を推定する「姿勢推定（Pose Estimation）」するための[[Tensorflow Lite]]用の深層学習モデルです。 ちなみにGoogleは次世代の姿勢推定モデルとして「[[MoveNet]]」を公開しています。次世代とうたっていますがただし認識精度は背景などの要因によりPoseNetもMoveNetも一長一短のようです。 PoseNetは[[オープンソース]]かつ[[Apacheライセンス]]を採用しています。姿勢推定モデルは商用のものしか存在しなかったところの殺到と登場して話題になりました。
PoseNetはオープンソースかつApacheライセンスを採用しています。姿勢推定モデルで自由に使える唯一のものではないかと思われます。
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PoseNetは、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）を基にしています。モデルは画像内の関節ポイントを予測し、各関節を繋いで人体の姿勢を形成します。PoseNetのモデルは、様々な姿勢の変化やポーズの検出に対して高い精度を持っています。
PoseNetは、人体のモーションキャプチャ、ジェスチャ認識、フィットネスアプリ、AR（拡張現実）アプリなど、さまざまな領域で活用されています。
[[category: 姿勢推定]]
