AIで自分の走りを3Dメッシュ化してみた ~Densepose編~
Denseposeという姿勢推定アルゴリズムがある。
これを用いれば、スポーツを言葉通り、新しい角度から見ることができる。
今まで自分は動かせなかった。
自分の使っている Mac book Pro には NVIDIAのGPUが乗っていないから。
でも、Google colabのコンピュータでプログラムを実行すれば、簡単に誰でも作れることがわかった。
これは、僕の400mの写真。メッシュ化した。
やり方
スマホでもできる。最初はだいたい平均で10minくらいで作れる。
①このサイトにアクセス
②コピーを保存
リンク先で共有されているのは、読み取り専用だ。
プログラムを実行するには、コピーを保存する必要がある。
③セルを実行する
ページ内にある、プログラムの書かれたブロックは、この世界ではセルと呼ばれている。
セルの左上には次のような三角マークがある。
それをクリックすれば良い。(スマホでもタップすれば良い。PCなら shift + Enter でもいける)
実行するとくるくる回る
細かいチュートリアルはこれを見ると良い。
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja
④4つ目のセルまで実行する
セルを実行すると、セルのすぐ下に結果が表示される。
2つめのセルの実行結果は次のような感じになれば成功。
4つめはこんな感じ。こうなれば3つめが上手く実行できたことになる。
⑤画像をアップロード
このセルを実行する前に、メッシュ化したい画像をアップロードする必要がある。
画面左の三角(実行ボタンではない)をクリック。
開くとこうなる。
ここの、
DensePose→ DensePoseData→demo_data
にデータをアップロードする。
⑥プログラムの変更
そしたら、アップロードしたファイル名に、プログラムを変更する。
⑦ 残りのセルの実行
あとは、残りの2つのセルを実行すれば、結果が表示される。
使い道
陸上
・動画からはわからない接地の3Dな様子
(足のつき方を前後左右自由な角度から見られる)
・他の人の走りとメッシュを重ねて、フォームの違いを見る
他にも、ウェイトトレーニングやサッカーなど、ありとあらゆる人の動きの解析を、
このメッシュ化という手法は革命的に進化させるだろう。