基于迁移学习的瑜伽姿势分类
计算机视觉与模式识别
2024-11-05 v1 机器学习
摘要
瑜伽已成为维持身心健康的人类生活重要组成部分。随着生活变得越来越忙碌以及居家办公，人们发现很难抽出时间去健身房锻炼。这类人体姿态估计是一个值得关注的问题，因为它需要定位身体关键点或关节。Yoga-82是一个用于大规模瑜伽姿势识别的基准数据集，包含82个类别，其中具有挑战性的姿势可能导致精确标注变得困难。我们使用了VGG-16、ResNet-50、ResNet-101和DenseNet-121，并以不同方式进行微调以获得更好的结果。我们还使用神经架构搜索（NAS）在该预训练架构之上添加更多层。实验结果表明，DenseNet-121表现最佳，其top-1准确率为85%，top-5准确率为96%，超越了当前最先进的结果。
引用
@article{arxiv.2411.00833,
title = {Yoga Pose Classification Using Transfer Learning},
author = {M. M. Akash and Rahul Deb Mohalder and Md. Al Mamun Khan and Laboni Paul and Ferdous Bin Ali},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.00833},
year = {2024}
}