文件名称：ActionAI：使用sklearn API通过姿势估计和级联推理自定义人类活动识别模块
文件大小：78.08MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-25 03:57:55
classifier raspberry-pi scikit-learn lstm machinelearning
动作AI :person_cartwheeling: ActionAI是用于训练机器学习模型以对人类行为进行分类的python库。 这是我们的概括，以本示例中的示例为例。 入门 这些说明将说明如何准备图像数据，训练模型以及部署模型以对图像样本中的人类行为进行分类。 有关如何在实时流上部署项目的注释，请参阅部署。 先决条件 正在安装 我们建议使用虚拟环境，以避免与系统的全局配置冲突。 您可以通过pip安装所需的依赖项： Jetson Nano安装 我们使用提取姿态估计值。 请查看此仓库以安装所需的依赖项。 您还需要下载这些压缩的，并将软件包解压缩到models/目录。 # Assuming your python path po
【文件预览】：
ActionAI-master
----inference.py(1000B)
----train.py(1KB)
----experimental()
--------control.py(1KB)
--------train.py(3KB)
--------config.py(1KB)
--------models()
--------utils.py(6KB)
--------faces.py(1KB)
--------model.py(580B)
--------teachable_machine.py(4KB)
--------__pycache__()
--------data()
--------.gitignore(13B)
--------person.py(3KB)
--------poses.py(2KB)
----train_sequential.py(3KB)
----models()
--------lstm_spin_squat.h5(77KB)
--------pose.tflite(2.25MB)
----requirements.txt(73B)
----examples()
--------yogai()
----CONTRIBUTING.md(2KB)
----config()
--------conf.py(636B)
--------__init__.py(0B)
----LICENSE(34KB)
----assets()
--------yogai_squat_or_not.gif(2.6MB)
--------teachable.gif(5.25MB)
--------ActionAI_main.gif(38.92MB)
--------actionai_example.gif(6.63MB)
----README.md(7KB)
----transformer.py(6KB)
----data()
--------data.csv(312B)
----iva.py(10KB)
----preprocess.py(825B)