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サンプルアプリのディレクトリに、モデル変換したtf_pose_estimation_cavalry.binファイルを下記の構成で配置します。
[ambaCV2Xアプリの場合]
${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_pose_app/data_CV2X/cnn/tf_pose_estimation_cavalry.bin
[ambaCV5Xアプリの場合]
${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_pose_app/data_CV5X/cnn/tf_pose_estimation_cavalry.bin
以降のビルド方法はこちらを参照してください。
サンプルアプリを起動してカメラの映像が映っていれば成功です。
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姿勢推定モデルは以下を使用します。
https://github.com/ZheC/tf-pose-estimationpbファイルをダウンロードしてください。
https://github.com/ZheC/tf-pose-estimation/blob/master/models/graph/mobilenet_thin_432x368/graph_freeze.pbCV ツールを使用して変換します。 変換先フォルダ内のsetting.confをご利用ください。
CVツールの入手方法は以下を参照してください。
https://dev-partner.i-pro.com/space/TPFAQ/961545224変換されたモデル ファイル (.bin) を
data_CV2X/cnn
および
data_CV5X/cnn
フォルダーに配置します。