手势识别与健身活动识别推理库20bn-realtimenet

之前在盘点CVPR 2020 动作识别相关论文的时候，发现研究动作识别的真不少，但不清楚有没有相关的正真落地的技术，感觉人体动作太多了，也许面向垂直领域的技术实用化的可能性较大。

今天向大家介绍一个深度学习推理库：20bn-realtimenet 。

20bn-realtimenet 是用于两个轻量级神经网络的推理的库，包括一个手势识别模型和一个健身活动跟踪模型，该轻量级网络是在数百万个视频上预训练的，体积小，效率高，在CPU上实时平稳运行。

20bn是该库开发者公司的名字 Twenty Billion Neurons ，寓意人脑含有的200亿神经元。

20bn-realtimenet 库中展示了两个潜在的应用程序：

1、实时手势/动作分类器 2、实时的基于视觉的卡路里计数器，用于测量用户在相机前工作时消耗的卡路里

其手势识别演示视频（没有声音，可放心播放）：

目前该库支持30种手势。

其健身活动跟踪视频演示（没有声音，可放心播放）：

可见除了识别出哪一种运动，还计算出消耗了多少卡路里，运动监控软件开发者应该对这个库很感兴趣。目前该库支持识别80种运动。

作者称，该库已经被用于以下场景：：1、手势控制（在智能家居设备，智能亭，汽车中） 2、人体动作识别（在智能家居设备，汽车，公共场所，视频通话中） 3、健身追踪 4、人机交互（例如，用户是否在与我或其他人交谈？） 5、AR（从“自我”的角度打手势） 6、实现 "数字人 "和虚拟人与用户的互动

代码地址：

https://github.com/TwentyBN/20bn-realtimenet

注意：虽然推理代码是开源的，但模型文件却是要授权下载的，需要在该公司官网：

https://20bn.com/licensing/sdk/evaluation 申请。

当然对于个人开发者，选择免费版，也可以跑起来。

更多阅读：

CVPR 2020 论文大盘点-动作识别篇

END

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