골프 스윙 자세교정을 위한 HRNet 기반 자세 인식 모델 설계

Q: 이 논문에서 정의한 HRNet이란 무엇인가?

골프 스윙 자세 교정을 위해 사용되는 고해상도 네트워크 기반의 자세 인식 모델이다. 컴퓨터 비전의 딥러닝 기법을 활용하여 골프 선수의 관절 위치와 방향을 탐지함으로써 실내 골프 스윙 환경에 최적화된 자세 분석을 가능하게 하는 신경망 구조를 의미한다.

Q: HRNet 모델의 스테이지 최적화가 학습 효율에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, HRNet의 마지막 스테이지를 제거하여 3개 스테이지로 구성한 결과 기존 모델과 유사한 0.871의 평균 정밀도를 유지하면서도 학습 시간을 약 16.95% 단축시켰다. 따라서 모델 경량화를 통해 정확도 손실 없이 학습 효율성을 높일 수 있다.

박정욱; 백건우; 이종문; 강정화; 김재현

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저자정보: 박정욱 (아주대학교) 백건우 (아주대학교) 이종문 (아주대학교) 강정화 (아주대학교) 김재현 (아주대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 추계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2021.11

수록면: 991 - 992 (2page)

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본 논문에서는 골프 스윙 자세교정을 위해 스테이지를 줄인 high-resolution networks (HRNet)을 활용하여 골프 선수의 관절을 인식하는 학습 모델을 설계한다. 설계한 학습 모델은 한 사람의 17개의 관절을 인식할 수 있고, 이미지 ... 전체 초록 보기

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