Research on optimizing vocal singing posture based on image recognition technology
Notice bibliographique
Résumé
Vocal singing is a key art form of many stage singing arts, specifically including acting and singing.The study firstly is to introduce the detection principle of YOLOv5 target detection algorithm, on the basis of which the original YOLOv5 algorithm is improved by reconstructing the backbone network with the use of SENet and GhostNet, then the original YOLOv5 algorithm and the improved YOLOv5 algorithm are tested for comparison, and the test results show that on the target detection dataset Precision, Recall and mAP values reach 85.75%, 72.34% and 78.48% respectively, which are all improved compared with the original algorithm.Secondly, a high-resolution human posture estimation network incorporating multiple attention mechanisms is proposed to further extract multi-scale feature information and global feature information, and validated on publicly available datasets, CDLNet has an AP value of 0.662 and an AR value of 0.731 on the vocal singing posture estimation dataset, comparing with similar methods, the method has an MPJPE in Human3.6MThe lowest is 44.6, which is suitable for use in vocal singing posture estimation in vocal singing scenarios.Finally, an action recognition model based on multi-granularity spatio-temporal graph convolutional neural network designed in this paper is used to analyze the singing gesture action recognition for singing action categories, and experiments show that the average recognition rate of MGstgcn can reach 86.5% on the HSiPu2 dataset, which meets the demand of vocal singing gesture action recognition analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».