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既製のデータセットが見つからないなら、自分で作るしかない InstagramとPinterestを使って、自然なポーズ画像を集めた データは「場所」と「構図」で厳密に分類した MediaPipeで骨格推定を使い、手作業のラベル付けを自動化した albumentationsでデータを増やしたが、左右反転ではラベル修正が必要だった きれいなデータは、派手なモデルよりずっと大事だと実感できる内容 今回紹介するのは、「データセットがないなら、作ればいいじゃない」という、かなり実践的で気合いの入ったAI開発の話です。 元記事の著者は、ユーザーの背景に合わせて「この場所ならこのポーズが合うよ」と提案するAI、いわば Pose Suggester を作ろうとしました。 たとえばカフェ、公園、街中のような背景を見て、画面上に2Dの棒人間みたいな骨格を重ねて、自然なポーズのヒントを出す仕組みです。 で、ここが面白いところなんですが――こういう用途にぴったりな公開データセットが、見つからなかったんですね。 KaggleやHugging Faceに「ほら、はいどうぞ」と置いてあると思いきや、そう都合