Yoga-Training mit KI: Verbessere deine Posen mit unserem virtuellen Trainer!

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Yoga-Training mit KI: Verbessere deine Posen mit unserem virtuellen Trainer!

Individuelles Yoga-Training mit künstlicher Intelligenz 🧘‍♀️

Einleitung

Willkommen zu einer weiteren Anleitung! In diesem Video geht es um Yoga und wie du mithilfe von künstlicher Intelligenz ein individuelles Yoga-Training absolvieren kannst. In den letzten zwei Wochen habe ich selbst Yoga ausprobiert und ich kann euch sagen, es ist bisher eine der härtesten Herausforderungen, denen ich mich gestellt habe. Deshalb habe ich einen virtuellen Yoga-Trainer entwickelt, der mir jederzeit zur Seite steht und meine Haltungen und Bewegungen korrigiert. Dieser Trainer basiert auf Deep Learning und verwendet ein vortrainiertes TensorFlow Modell, um die Positionen der Körperteile in Echtzeit zu erkennen und zu analysieren. In diesem Video werde ich euch zeigen, wie ihr diese künstliche Intelligenz erstellen könnt und wie ihr ein bereits trainiertes Bewegungsmodell von TensorFlow verwenden könnt, um die Schlüsselpunkte des Körpers zu ermitteln. Außerdem werde ich erklären, wie ihr ein neuronales Netzwerk trainieren könnt, um Yoga-Posen zu klassifizieren. Bevor wir beginnen, schauen wir uns eine Demo dieser Anwendung an.

Die Anwendung im Einsatz

In der Demo seht ihr eine Webseite, die speziell für PCs optimiert ist und auf Mobilgeräten möglicherweise nicht einwandfrei funktioniert. Die Anwendung bietet verschiedene Yoga-Posen zur Auswahl an. Ihr könnt eine Pose starten und die Kamera erfasst automatisch eure Bewegungen. Nach einigen Sekunden werden die Schlüsselpunkte auf eurem Körper angezeigt. Wenn ihr eine Yoga-Pose korrekt ausführt, wird der Skelettkörper grün angezeigt und ein Timer beginnt zu zählen. Lasst uns nun ausprobieren, wie die Anwendung in der Praxis funktioniert. Beginnen wir mit einer der einfachsten Yoga-Posen: dem Baum.

Posentraining mit TensorFlow

Um die Schlüsselpunkte des Körpers zu erkennen, verwende ich ein vortrainiertes TensorFlow Modell. Dieses Modell hat zwei Varianten: Blitz und Donner. Das Blitzmodell bietet eine höhere Bildrate, ist aber etwas ungenauer als das Donnermodell. Für das Blitzmodell wird ein Bild mit einer Größe von 192 x 192 Pixeln verwendet, während das Donnermodell ein Bild mit einer Größe von 256 x 256 Pixeln verwendet. Beide Varianten geben als Ausgabe 17 Schlüsselpunkte oder Koordinaten des Körpers. Die Anwendung verwendet die Architektur des MobileNetV2 mit einem Feature-Parameter-Netzwerk als Merkmalsextraktor und einem Voraussagekopf, der ähnlich wie beim CenterNet-Modell funktioniert. Wenn ihr mehr über die Funktionsweise dieser Architekturen erfahren möchtet, findet ihr im TensorFlow-Blog weitere Informationen.

Vorbereitung der Daten für das Pose-Training

Bevor wir das Modell trainieren können, müssen wir zunächst einen Datensatz zur Klassifizierung erstellen. Dazu können wir Bilder verschiedener Yoga-Posen aus dem Internet verwenden. In meinem Fall habe ich 50 Bilder für jede Pose ausgewählt. Anschließend können wir die Koordinaten der Schlüsselpunkte auf diesen Bildern schätzen und zusammen mit den entsprechenden Labels in einer CSV-Datei speichern. Bevor wir die Koordinaten in das neuronale Netzwerk einspeisen können, müssen wir jedoch einige Vorverarbeitungsschritte durchführen. Die Koordinaten allein sind nicht ausreichend, da das neuronale Netzwerk Muster und Merkmale in den Posen erkennen muss. Wir können die Datenpunkte durch verschiedene Ansätze transformieren, beispielsweise indem wir den Schwerpunkt des Körpers bestimmen und die Entfernungen der einzelnen Schlüsselpunkte vom Schwerpunkt berechnen. Alternativ könnten wir auch die Winkel zwischen den Gelenken als zusätzliches Merkmal hinzufügen. In meinem Fall habe ich den Ansatz gewählt, den Schwerpunkt des Körpers als Ursprung zu verwenden und die Datenpunkte in eine eindimensionale Struktur umzuwandeln.

Training des neuronalen Netzwerks

Das eingegebene Modell besteht aus einer Eingangsschicht mit einer Größe von 34. Daran schließt sich eine Dichteschicht mit einer Ausgabegröße von 128 an, die als Aktivierungsfunktion die ReLU-Funktion verwendet. Um Überanpassungseffekten vorzubeugen, habe ich eine Dropout-Schicht eingefügt. Diese Schicht deaktiviert zufällig einen Teil der Neuronen in den nachfolgenden Schichten und sorgt so für eine gewisse Regularisierung. Anschließend habe ich weitere Dichteschichten mit Dropout eingefügt. In der Ausgabeschicht habe ich die Softmax-Funktion verwendet, um die Wahrscheinlichkeiten der verschiedenen Yoga-Posen zu berechnen. Nach dem Training erreichte ich eine Genauigkeit von 99% auf den Trainingsdaten und 98% auf den Testdaten.

Fazit und Ausblick

Die Entwicklung eines individuellen Yoga-Trainings mit künstlicher Intelligenz ermöglicht es uns, unsere Yoga-Posen zu verbessern und das Training effektiver zu gestalten. Mit dem Einsatz von Deep Learning und TensorFlow können wir die Bewegungen unseres Körpers in Echtzeit analysieren und kontinuierlich fortgeschrittene Posen erlernen. Natürlich gibt es noch Möglichkeiten, diese Anwendung weiter zu verbessern, beispielsweise durch die Nutzung von mehr Daten oder die Integration von weiteren Merkmalen wie den Winkeln zwischen den Gelenken. Ich hoffe, dieser Einblick in die Welt des Yoga-Trainings mit künstlicher Intelligenz war interessant für euch. Wenn ihr weitere Videos oder Tutorials zu AI-Technologien und Programmierung sehen möchtet, abonniert gerne diesen Kanal. Vielen Dank für eure Aufmerksamkeit!

FAQ

Kann ich die Anwendung auch auf meinem Mobilgerät verwenden?

Die Anwendung wurde für PCs optimiert und funktioniert möglicherweise nicht einwandfrei auf Mobilgeräten. Eine spezielle Version für Mobilgeräte wird derzeit entwickelt.

Wie genau ist die Analyse der Yoga-Posen?

Die Analyse basiert auf einem vortrainierten TensorFlow Modell und liefert sehr genaue Ergebnisse. Die Genauigkeit kann jedoch je nach Beleuchtung und Körperhaltung variieren.

Kann ich eigene Yoga-Posen hinzufügen?

Aktuell unterstützt die Anwendung nur vordefinierte Yoga-Posen. Es ist jedoch möglich, eigene Posen hinzuzufügen, indem man die entsprechenden Trainingsdaten und Labels erstellt.

Wie lange dauert das Training des neuronalen Netzwerks?

Die Trainingsdauer hängt von der Größe des Datensatzes ab und kann mehrere Stunden bis Tage dauern. Eine gute Hardwarekonfiguration kann die Trainingszeit verkürzen.

Wo kann ich mehr über die zugrundeliegenden Modelle und Architekturen erfahren?

Weitere Informationen zu den zugrunde liegenden Modellen und Architekturen findet ihr im TensorFlow-Blog. Dort werdet ihr detaillierte Erklärungen und Anleitungen finden.