Human Pose Estimation 실습 계획서

0. Human Pose Estimation 란?

• Human Pose Estimation은 이미지나 영상에서 사람의 신체 주요 부위(예: 어깨, 팔꿈치, 손목, 엉덩이, 무릎, 발목 등)의 위치를 자동으로 탐지하고, 이 부위들을 연결하여 사람의 전체 자세(뼈대 구조)를 추정하는 컴퓨터 비전 기술입니다.

주요 특징 및 구성 요소

1. 신체 관절 탐지:
   • 이미지나 영상 내에서 사람의 신체 각 관절(키포인트)을 식별합니다.
   • 딥러닝 기반 모델(예: CNN)을 활용하여 각 관절의 좌표(위치)를 예측합니다.
2. 관절 연결:
   • 탐지된 관절들을 연결하여 사람의 뼈대 구조(스켈레톤)를 형성합니다.
   • 이를 통해 전체적인 자세나 동작을 이해할 수 있습니다.
3. 2D vs 3D:
   • 2D Pose Estimation: 이미지 상의 평면에서 각 관절의 위치를 예측합니다.
   • 3D Pose Estimation: 3차원 공간 상에서 관절의 위치를 추정하여 더욱 정밀한 자세 분석이 가능하게 합니다.

응용 분야

• 운동 및 피트니스 분석: 운동 동작의 자세를 분석하여 운동 효과를 극대화하거나 부상 예방.
• 동작 인식 및 행동 분석: 감시, 보안 시스템, 인터랙티브 게임 및 증강 현실(AR) 등에 활용.
• 의료 및 재활: 환자의 재활 동작을 모니터링하고 분석하는 데 사용.
• 모션 캡처: 영화 및 게임 제작 등에서 자연스러운 사람의 동작을 캡처하는 기술로 활용.

1. 프로젝트 개요

• 목적:
  • 사람의 신체 관절(예: 어깨, 팔꿈치, 무릎 등)을 인식하여 자세를 추정하는 시스템을 구현
  • 컴퓨터 비전과 딥러닝의 기본 개념을 익히고, 관련 기술 및 라이브러리 사용법 습득
• 최종 산출물:
  • 실시간 혹은 이미지 기반의 자세 추정 데모 애플리케이션
  • 코드 및 개발 문서

2. 프로젝트 목표

• 기술적 목표:
  • Human Pose Estimation 관련 기본 이론(예: CNN, Heatmap Regression, Part Affinity Fields 등) 이해
  • Python과 딥러닝 프레임워크(예: TensorFlow 또는 PyTorch)를 사용하여 모델 구현 또는 기존 모델 활용
• 학습 목표:
  • 컴퓨터 비전 및 딥러닝 프로젝트의 전반적인 개발 흐름 파악
  • 데이터 전처리, 모델 학습, 평가 및 시각화 기술 습득

3. 요구 사항 및 준비물

3.1 소프트웨어 및 라이브러리

• Python 3.x
• 딥러닝 프레임워크: TensorFlow / Keras 또는 PyTorch
• 컴퓨터 비전 라이브러리: OpenCV
• 수치 계산 및 데이터 처리: NumPy, Pandas
• 시각화: Matplotlib, Seaborn (옵션)
• 기타: Jupyter Notebook 또는 IDE (PyCharm, VSCode 등)

3.2 데이터셋

• 공개 데이터셋:
  • COCO (Common Objects in Context) Keypoints
  • MPII Human Pose Dataset
• 대체 옵션:
  • 작은 규모의 사용자 정의 데이터셋 (간단한 테스트용)

3.3 개발 환경

• 하드웨어:
  • GPU가 장착된 컴퓨터 (가능하면 딥러닝 모델 학습 시 GPU 활용 권장)
• 버전 관리:
  • Git을 통한 소스코드 관리 (GitHub, GitLab 등)

3.4 필요한 기술 및 지식

• Python 프로그래밍 기초
• 딥러닝 및 CNN 기본 개념
• 컴퓨터 비전 기초 (이미지 처리, OpenCV 사용법)
• 모델 학습, 평가, 시각화 경험 (입문 수준이면 충분)

4. 개발 단계 및 일정

4.1 단계 1: 조사 및 연구 (1~2주)

• 활동 내용:
  • Human Pose Estimation 관련 주요 논문(예: OpenPose, HRNet 등) 및 기술 자료 조사
  • 관련 튜토리얼, 오픈 소스 프로젝트(예: tf-pose-estimation, OpenPose) 살펴보기
• 산출물:
  • 기술 조사 보고서(개념 정리 및 참고 자료 목록)

4.2 단계 2: 개발 환경 구축 (1주)

• 활동 내용:
  • Python 및 선택한 딥러닝 프레임워크 설치
  • Jupyter Notebook 또는 IDE 환경 설정
  • 필수 라이브러리(OpenCV, NumPy 등) 설치
• 산출물:
  • 개발 환경 설정 완료 및 간단한 "Hello World" 테스트 코드 실행

4.3 단계 3: 데이터셋 준비 및 전처리 (1~2주)

• 활동 내용:
  • COCO 혹은 MPII 데이터셋 다운로드 및 이해
  • 데이터 전처리 및 augmentation(증강) 기법 적용 (이미지 리사이징, 정규화 등)
• 산출물:
  • 전처리 스크립트, 데이터 샘플 시각화 코드

4.4 단계 4: 모델 선택 및 구현 (2~4주)

• 활동 내용:
  • 두 가지 접근 방법 중 선택
    • 방법 A: 기존 모델 활용
      • OpenPose, HRNet 등의 pre-trained 모델 사용 및 파인튜닝
    • 방법 B: 간단한 모델 직접 구현
      • 간단한 CNN 기반의 Pose Estimation 모델 구현 (Heatmap 예측 방식)
  • 모델 아키텍처 설계 및 구현
• 산출물:
  • 모델 코드, 학습 및 추론 스크립트

4.5 단계 5: 모델 학습 및 평가 (2~3주)

• 활동 내용:
  • 학습 파라미터 설정 (학습률, 배치 사이즈, 에포크 수 등)
  • 모델 학습 진행 및 모니터링 (loss, accuracy 등 지표 확인)
  • 테스트 데이터셋을 활용한 성능 평가 및 결과 시각화 (관절 위치 추정 결과 overlay)
• 산출물:
  • 학습 로그, 평가 보고서, 성능 지표 및 시각화 결과

4.6 단계 6: 최적화 및 추가 기능 구현 (1~2주)

• 활동 내용:
  • 모델 성능 개선을 위한 하이퍼파라미터 튜닝
  • 실시간 추론을 위한 최적화 (경량화, 추론 속도 개선 등)
  • 간단한 UI(예: 웹 인터페이스, 데스크탑 애플리케이션) 구현 (옵션)
• 산출물:
  • 최적화된 모델, 데모 애플리케이션

4.7 단계 7: 배포 및 문서화 (1주)

• 활동 내용:
  • 최종 코드 정리 및 GitHub 등으로 오픈 소스화
  • 프로젝트 결과 및 사용법 문서 작성
  • 데모 영상 혹은 프레젠테이션 자료 준비
• 산출물:
  • 최종 코드 리포지토리, 사용자 가이드, 데모 영상/문서

5. 예상 산출물

• 실시간 혹은 이미지 기반의 자세 추정 애플리케이션
• 학습 및 평가 결과 보고서 (모델 성능, 학습 과정, 시각화 결과)
• 개발 및 사용자 문서 (코드 설명, 사용법, 설치 가이드)

6. 위험 요소 및 해결 방안

• 데이터셋 크기 및 품질 문제:
  • → 소규모 데이터셋으로 시작하고, augmentation 기법을 활용하여 데이터 다양성 확보
• 모델 학습 시 자원 부족 (GPU 미보유 등):
  • → 클라우드 서비스(Google Colab, Kaggle Notebooks 등)를 활용하거나 pre-trained 모델 사용
• 실시간 처리 성능 문제:
  • → 모델 경량화, 최적화 기법(quantization, pruning) 적용 고려