Stap 2: Uitvoering neuraal netwerk
Hoe kunnen we een hand pose schatten door gebruik te maken van deze kleuren?Ik denk dat neuraal netwerk moet werkzaamheden schoon! Het is een techniek van kunstmatige intelligentie (AI). Ik zeg niet over de detail, maar ik zal uitleggen in het overzicht hieronder.
Neuraal netwerk is een krachtige methode om informatie (hand pose) te deduceren uit andere informatie (elke kleur positie, gebied enzovoort). Neuraal netwerk bestaat uit "neuronen", die worden vertegenwoordigd door cirkels. Neuronen bestaan uit lagen en lagen met elkaar zijn verbonden.
De configuratie van het neuraal netwerk is als volgt:
- Het aantal neuron op invoerlaag (de eerste laag) is 19.
6 - centrum van de positie van elke kleur-regio
6 - gebied van elke kleur-regio
6 - hoogte-breedteverhouding van elke kleur-regio
1 - hoogte-breedteverhouding van de hand van de hele regio - Het aantal neuron op een verborgen laag (de tweede laag) is 80 ~ 250.
Ik heb besloten het aantal experimenteel. - Het aantal neuron op uitgang laag (de laatste laag) is 8.
3 - variabelen te vertegenwoordigen een oriëntatie (Euler-hoeken)
5 - hoek van elke vinger
Als u het detail van de binnenkant wilt, geüpload ik code here(github).
Eigenlijk, neuraal netwerk kan niet worden gebruikt uit doos. Het heeft enorm veel parameters en we hebben ze allemaal goed afstellen! Maar maak je geen zorgen, we hebben een geweldige algoritme om dit te doen. Het heet terug vermeerdering. En het "voorbeeldgegevens" automatisch afstemmen parameters vereist.
Wat is de voorbeeldgegevens? Hoe kunnen we deze gegevens produceren? Ga naar de volgende stap!
