VGB classifier features and learning parameters - details please
VGBで実行している機械学習の詳細が知りたい!
VGBの機械学習ロジックの詳細が知りたい!というトピックが投稿されていました。 かなり突っ込んだ内容まで聞こうとしていますが、果たして中の人は答えてくれるのでしょうか!?
VGBは筋肉の力の入り方とかねじりとか考慮して機械学習をしているんだろうけど、詳細を教えてくれない?
- それぞれの機能はどんなふうに計算されているの?各方式の詳細を説明した論文とかはないの?
生理学とかに基づいたアプローチであれば運動力学とかその辺を考慮して計算をしているんだよね?- 個別の機能をSDKから呼び出すことができるようにする予定はないのかな?たとえばある筋肉のねじりが必要である場合に、その算出をSDKでサポートしてくれるとかね
- 学習する識別子の上限が1000で設定されているけれど、今後この値が拡張されたり変更できるようになったりするのかな?
- 推定された関節の情報が識別子として利用されたり、利用されなかったりしているけど、どういった基準でその判断をしているのだろう?
これはVGBのログで表示されるTop 10 contributing weak classifiers
をみて気がついたんだけどさ。
VGBが利用しているのは関節の位置情報だけ
KINECT SDKがサポートしていない機能(筋肉の捻じりとか)は当然VGBでも利用できないのでVGBで利用しているのは関節の位置情報だけだよ。という回答が付いています。
これに対して質問者は以下の様なツッコミをしていますが、
じゃあVGBのビルドステップに表示される Feature: MuscleForceX とかは何なの?
中の人としては
機械学習の詳細を公開したり変更したりする予定はないんだ
ということで詳細は明かせない。という結論でした。
とはいえVGBのDetection Technologiesには利用しているプロパティや果たす役割について詳細に記述されていますので、この辺りをみるともう少し詳しいことが理解できるのかもしれません。