単一の手のLocalizationモデルお試し作成中。その3。いったん完了。

以下の手検出ですが、いったん、ソースコードを整理して完了です。

お試しで作成🙄

出力が分類(無し/グー/パー)×1 と 回帰(X座標、Y座標)×2のLocalizationモデルです。
ONNXに変換してCPU推論で動かしています。

まあ、正直想定通りですが、、、
僕のレベルじゃ、精度と速度どっちも良いモデルなんて作れないなー、、、🤔 https://t.co/bKhDAX1kNT pic.twitter.com/sooo1fUMam

— 高橋 かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年3月22日

モデルの構造はシンプルにEfficientNetやMobileNetをベースに座標情報とクラス分類を行う出力にするようにしました。

EfficientNet-B0、MobileNet v1のそれぞれで訓練したモデルは以下にコミットしています。

また、MobileNet v1版をUnity Barracudaで動かした版は以下にコミットしています。