프로젝트 목적 :
- 본 연구의 목적은 최근에 소개된 자세추정 모델을 이용하여 본 연구자들이 규정한 30여개의 피트니스동작을 지도 및 학습하여 분류(classification)하고 결과물 학습파일이 휴대폰 애플리케이션(시제품, 안드로이드) (1) 에서 얼마나 정확하게 동작을 확인하는지 확인하는 것이다.

방법, 결과 :
- AI-hub에 공개된 피트니스 데이터 (이미지+labelling file)와 자세분류코드 (2+3+4+개발자님의 자체 코드)를 수정 보완하여 학습을 시킨다. 이 연구에서는 PoseNet 등 여러 자세추정 모델의 비교하여 train (validation) accuracy, train (validation) error, inference accuracy, Precision, Recall, F1 Score, confusion matrix, AUC, ROC curve, 전체 모델의 시각화(7-8개 모델) 등의 정보를 얻고자 한다.
- 추가로 휴대폰에서의 분류 성능을 확인하여 기술하고자 한다. 휴대폰 분류성능 지표는 출간된 예시 논문을 바탕으로 계약 전에 논의하고자 한다.
- 자료는 다운받은 일부 (이미지와 라벨링 데이터)를 드라이브로 주소로 제공할 예정이다. (660만 여장, 약 1Tb)