YOLO-NAS-Pose-Demo

מה זה

מזינים קישור לתמונה או מעלים קובץ תמונה ישירות מהמחשב, ויש אפשרות להשתמש במצלמת הרשת. הממשק כולל שני סליידרים לכיוונון ספי ההחלטה, אחד לרמת הוודאות של הזיהוי ואחד לחפיפת התיחום. שניהם מוגדרים כברירת מחדל על חצי.

בפלט מקבלים שתי תמונות נפרדות, אחת שמציגה את התמונה המקורית עם ציור השלד והתיחום על הגוף, ושנייה שמציגה אך ורק את השלד שחולץ על רקע נקי. מתחת למכסה המנוע רץ YOLO-NAS-Pose L מתוך ספריית super_gradients, מודל לאיתור תנוחה שנבנה באמצעות טכנולוגיית חיפוש ארכיטקטורה עצבית בשם AutoNAC כדי לייעל את המבנה והמהירות.

מתאים ל

• בדיקת דיוק שלד

  מעלים צילום של אנשים בתנוחות שונות כדי לראות אם המודל מזהה מפרקים נכון.

• הפרדת שלד מרקע

  חילוץ תצוגה נקייה של שלד הגוף ללא שאר פרטי התמונה המקורית.

• כיול ספי זיהוי

  משחק עם סליידרי הוודאות והחפיפה כדי להבין את רגישות המודל על תמונות מורכבות.

איפה זה נופל

ההדגמה מיועדת לתמונות סטילס בלבד, ולא תומכת בהעלאת קובצי וידאו שלמים ישירות לעיבוד בממשק. בגלל שהשרת מבוסס מעבד רגיל, אי אפשר להתרשם כאן ממהירות הריצה בפועל, אלא רק מאיכות ודיוק הזיהוי של נקודות השלד על הגוף.

איך משתמשים

אין צורך בהרשמה או התחברות. גוררים תמונה, מכוונים את הסליידרים אם יש צורך, ולוחצים להרצה. ההדגמה פועלת על שרת בסיסי מבוסס מעבד בלבד, כך שזמן העיבוד לכל תמונה ייקח מספר שניות ולא יציג את ביצועי זמן האמת האמיתיים שהמודל מסוגל להפיק על גבי כרטיס מסך ייעודי.

הרישיון

הקוד של ההדגמה מפורסם תחת רישיון apache-2.0 חופשי. מנגד, משקולות המודל המאומנות מראש של Deci זמינות לשימוש מחקרי שאינו מסחרי בלבד, כך שלא תוכלו לקחת את המשקולות האלו כמו שהן למוצר מסחרי ללא בדיקה נוספת מול החברה.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש
• שימוש בפטנטים

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗