2 giải pháp phổ biến nhất dành cho bài toán Pose Estimation

Tóm tắt Video Hướng Dẫn Sử Dụng MediaPipe và YOLO cho Bài Toán Post Estimation

Key Concepts:

• Post Estimation (Ước lượng tư thế): Nhận diện vị trí và hướng của các khớp/bộ phận trên cơ thể người hoặc động vật.
• Keypoints: Các điểm đặc trưng trên cơ thể (ví dụ: đầu, cổ, vai, khuỷu tay, gối, mắt cá chân) được biểu diễn bằng tọa độ.
• MediaPipe (Google): Framework cho machine learning, cung cấp giải pháp Post Estimation.
• YOLO (Ultralytics): Framework object detection, cũng hỗ trợ Post Estimation.
• FPS (Frames Per Second): Số khung hình được xử lý trong một giây, thước đo tốc độ xử lý video.
• TF Lite: Phiên bản tối ưu của TensorFlow cho các thiết bị di động và nhúng.
• Object Detection: Phát hiện và định vị các đối tượng trong ảnh hoặc video.
• Image Segmentation: Phân chia một hình ảnh thành nhiều phân đoạn hoặc vùng.
• GAN (Generative Adversarial Network): Một loại mô hình học sâu được sử dụng để tạo ra dữ liệu mới.
• OC (OpenCV): Thư viện thị giác máy tính mã nguồn mở.
• Docker: Nền tảng ảo hóa cho phép đóng gói và triển khai ứng dụng một cách nhất quán.

1. Giới Thiệu Bài Toán Post Estimation

• Định nghĩa: Post Estimation là bài toán nhận diện vị trí và hướng của các khớp hoặc bộ phận trên cơ thể người (hoặc động vật).
• Ứng dụng:
  • Phân tích hành vi và giám sát an ninh: Phát hiện hành động bất thường (té ngã, bạo lực), nhận dạng tư thế nguy hiểm (trượt chân ngã cầu thang).
  • Thể thao: Phân tích động tác vận động viên để cải thiện kỹ thuật.
  • Thực tế ảo: Theo dõi tư thế người dùng để điều khiển nhân vật ảo.
• Các giải pháp phổ biến: OpenPose, PoseNet, EfficientPose, MediaPipe, YOLO.

2. Ưu Điểm của MediaPipe và YOLO trong Post Estimation

• Mô hình tiền huấn luyện: Cả hai framework đều cung cấp mô hình đã được huấn luyện sẵn, giúp tiết kiệm thời gian và công sức thu thập dữ liệu và huấn luyện.
• Dễ cài đặt: Cài đặt đơn giản chỉ với một dòng lệnh (pip install mediapipe, pip install ultralytics).
• Tốc độ xử lý nhanh: Cả hai framework đều có các mô hình nhỏ, đảm bảo khả năng chạy trong thời gian thực.
  • YOLO (Ultralytics): Mô hình nano có thể đạt 30-60 FPS trên GPU tầm trung.
  • MediaPipe: Giải pháp MediaPipe Pose được tối ưu trên TF Lite, đạt FPS xấp xỉ 30 trên CPU di động tầm trung.
• Cộng đồng lớn: Cộng đồng người dùng lớn, liên tục được cập nhật và hỗ trợ.

3. Demo Sử Dụng MediaPipe và YOLO

3.1. MediaPipe

• Truy cập trang chủ MediaPipe.
• Chọn giải pháp "Pose landmark detection".

3.2. YOLO (Ultralytics)

• Truy cập trang chủ Ultralytics.
• Click vào nút "GitHub" để chuyển đến trang GitHub của YOLOv11.
• Kéo xuống dưới và click vào hình ảnh "Post".
• Chọn "Post Estimation".
• Click vào "Post Example".
• Các keypoint: Mô tả các keypoint trên cơ thể (từ 1 đến 17).
• Các model: Nano, Small, Medium, Large, Extra (nano là nhỏ nhất).
• Các mode: Train, Val, Predict.
• Chạy demo với camera:
  • Copy câu lệnh từ GitHub (chỉ đến source=).
  • Mở terminal hoặc PowerShell.
  • Paste câu lệnh đã copy.
  • Thay đổi source= thành source=0 (lấy input từ webcam).
  • Thêm show=True để hiển thị kết quả trực tiếp trên ảnh từ camera.
  • Ví dụ: yolo pose predict model=yolov8n-pose.pt source=0 show=True
  • Ấn Enter để chạy.

4. So Sánh Kết Quả Trả Về

• MediaPipe: Trả về 33 keypoints trên cơ thể.
• YOLO (Ultralytics): Trả về 17 keypoints.

5. Lưu Ý

• Demo trong video chỉ là phiên bản chạy mặc định.
• Để tạo ra demo giống như video giới thiệu, cần phải code thêm.
• Code sẽ được chia sẻ trên GitHub (link ở phần mô tả).

6. Tổng Kết

Video giới thiệu và hướng dẫn sử dụng hai framework mạnh mẽ là MediaPipe và YOLO cho bài toán Post Estimation. Cả hai framework đều có ưu điểm là dễ cài đặt, tốc độ xử lý nhanh và có mô hình tiền huấn luyện. Video cung cấp hướng dẫn chi tiết cách chạy demo với camera sử dụng YOLO.

7. Thông Tin Thêm (Quảng Cáo Khóa Học)

• Khóa Python và AI cơ bản: Dành cho người mới bắt đầu, dạy kiến thức cơ bản về Python và ứng dụng AI.
• Khóa Data và Machine Learning nâng cao: Dành cho người có kinh nghiệm lập trình, cung cấp kiến thức toàn diện về data science và machine learning.
• Khóa Deep Learning for Computer Vision cơ bản: Dành cho người có kiến thức cơ bản về machine learning, tìm hiểu về deep learning và bài toán image classification.
• Khóa Deep Learning for Computer Vision nâng cao: Dành cho người đã học khóa cơ bản, tìm hiểu về object detection, image segmentation, GAN, và Docker.
• Khóa Toán dành cho AI: Dành cho người muốn theo đuổi AI nhưng yếu về toán, học về xác suất thống kê, đại số tuyến tính và giải tích.