次の処理を実行の今回のエピソードでは、TI が無償で提供している特許出願中の姿勢推定モデルを使用して、組込みアプリケーションで効率的な姿勢推定を簡単に行う方法を説明します。姿勢推定は、監視、治療、ロボット工学、スポーツ療法、運動姿勢分析など、多くの製品で使用されている一般的なコンピュータ ビジョン タスクです。TI の革新的な YOLO 姿勢モデルは、レイテンシを 60% 短縮します。TI のモデルを使用する際には、組込みエッジ AI に関する専門知識や AI ツールは不要です。TI が無償で提供しているクラウド ツールを使用して開発を行う方法を紹介します。

ウェビナーのトピックを以下に示します。

• 姿勢推定の概要。
• ターゲット アプリケーション：ビデオ監視、転倒検出、ロボット。
• TI Model Zoo で利用できる姿勢推定機能。
• YOLOv5 と YOLOX に基づく Yolo 姿勢モデルのアーキテクチャの概要。
• TI のディープ ラーニング アクセラレータの最適化。
• オープン ソースの動作時間を使用したモデルのコンパイル。
• モデルの性能 / 精度のベンチマーク。
• 無料のクラウドツールでの評価。