原標題：Google人體圖像分割模型Bodypix再次更新，針對Coral開發板優化，720p/30fps流暢運行

曉查 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公衆號 QbitAI

AI開發板果然是各大廠商的必爭之地。樹莓派4剛發佈8GB版，快被遺忘的谷歌Coral開發板就迎來新的機器學習模型，登上了近日GitHub開源熱榜。

當然這也僅僅是官方GitHub上列出的兩種應用，實際的用法更多。

什麼是Bodypix

Bodypix最早是谷歌在2019年2月發佈的人體分割AI模型。

BodyPix能將圖像分割爲屬於人的和不屬於人的像素，屬於人的部分可以進一步分類爲24個身體部位之一。24個身體部位包括頭部、右上臂、左小腿、軀幹等等。

去年11月，谷歌發佈了它的升級2.0版，加入了對多人圖像的支持，還增加了基於ResNet-50的模型、新的API、權重量化以及對不同尺寸圖像的支持。

作爲一個Tensorflow.Js項目，Bodypix可以在瀏覽器端運行，即使在手機上也很流暢。谷歌官方實測，Bodypix模型可以在iPhone X上以21fps流暢運行。

現在，經過谷歌官方的優化，即使是硬件規格更低的Coral開發板也能流暢使用了，幀率甚至不輸iPhone。

安裝與使用

BodyPix依賴於最新版本的Coral API，而對於Coral開發板，則需要安裝最新的Mendel OS。然後運行項目中的install_requirements.sh來安裝其他依賴項。

python3 bodypix.py

以上命令還可以加入不同選項進行更細化的操作，比如加入—width和—height來控制輸入圖像的分辨率，這樣就可以在運行的速度和精度之間進行取捨。

python3 bodypix.py --width 480--height 360# fast but low res

python3 bodypix.py --width 640--height 480# default

python3 bodypix.py --width 1280--height 720# slower but high res

除了更改分辨率外，項目中還包含MobileNet和ResNet兩種模型供用戶選擇。

如果你面對顯示器，想製造鏡像的效果，則可以加入參數：

python3 bodypix.py --mirror

另外還能對輸入幀的編碼格式進行定義：

python3 bodypix.py --h264

python3 bodypix.py --jpeg

還有我們開頭提到的匿名模式，加入參數—anonymize，就可以不顯示人物的身體特徵和骨架，僅僅顯示外部輪廓。

python3 bodypix.py --anonymize

關於谷歌Coral

谷歌在2019年初在TensorFlow開發者大會上推出的一系列邊緣AI設備，不僅有類似於樹莓派的開發板，還有AI加速計算棒。它們都內置了邊緣TPU，比樹莓派更適合做AI運算。

當時谷歌宣稱，Coral開發板能夠以每秒30幀的速度在高分辨率視頻上運行深度神經網絡。

現在，谷歌發佈的Coral Bodypi針對Coral開發板上的iMX8MQ GPU和VPU進行優化，可以在平臺上進行實時處理和渲染。

在項目主頁中，谷歌表示優化後的Bodypix在Coral開發板上，即使以1280x720分辨率運行，也可以達到30fps，總算是兌現了當初的諾言。

開源地址：

https://github.com/google-coral/project-bodypix

— 完—

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