ドキュメンテーションスポットライト：アクション分類子を使用して機械学習モデルをトレーニングする
2021年3月24日
アクション分類子は動画内の人物の体の動きを識別する機械学習モデルです。カスタムアクション分類子をAppに統合すると、動画やカメラ内の動きをリアルタイムに認識・理解することができます。
以下の記事では、アクション分類子と、それらが画像分類子などの類似する分類モデルとどのように比較されるかについて詳しく学び、それらを際立たせるワークフローを探ることができます。包括的なビデオコンテンツを利用することの重要性を発見して、アクション分類子が体型、動き、およびその他の自然な人間の変化の違いを考慮できるようにします。また、ネガティブクラスの詳細をご確認ください。ネガティブクラスを使用すると、分類子が認識したいアクションと、Appで発生する可能性のある非アクションとを区別するのに役立ちます。他にも、アクション分類子を構築するための2つの一般的な構造である、ラベル付きフォルダおよび注釈付きビデオや、ライブビデオフィードで人間の行動を検出するためのサンプルコードの詳細についてご覧いただけます。
Creating an Action Classifier Model
Gathering Training Videos for an Action Classifier