Machine learning pour les enfants

Teachable Posture Machine

Apprends à une machine à reconnaître une posture — et à jouer un son quand elle la voit. Elle ne voit pas ton corps : elle en estime 17 points.

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Coût de calcul

Cette page fait tourner MoveNet Lightning. Il réduit chaque image à 17 points assortis d'un score de fiabilité, puis l'image est jetée. Ces 17 points deviennent les 34 nombres que KNN compare.

La comparaison KNN est minuscule à côté : 34 nombres face à vos exemples, quelques milliers d'opérations. Comme dans l'Embedding Visualizer, voir coûte infiniment plus cher que choisir.

L'énergie n'est ici pas mesurée : Google ne publie pas le nombre d'opérations de MoveNet et aucune mesure par image n'existe pour ce modèle. Ordre de grandeur transposé depuis les mesures faites sur MobileNetV2 (DeepEdgeBench, arXiv:2108.09457), sur lequel MoveNet est construit. Tout tourne localement ; aucune image ni aucun son n'est envoyé.

Pourquoi se trompe-t-elle ?

MoveNet a été entraîné sur des vidéos de yoga, fitness et danse, surtout d'adultes debout et bien éclairés. Sur des corps, vêtements, fauteuils roulants ou cadrages éloignés de ce jeu, il place moins bien les points. Google précise aussi qu'il n'est pas prévu pour plusieurs personnes à la fois.

Les points dont le modèle n'est pas sûr comptent autant que les autres dans la comparaison. Un bras hors cadre produit des coordonnées inventées qui pèsent sur la décision comme un coude bien vu.

KNN compare, il ne généralise pas : une posture montrée seulement de face ne sera pas reconnue de profil. Variez l'angle et la distance, et ajoutez une classe neutre pour ce qui n'est rien de particulier.

Paramètres avancés

Normaliser la posture (ignorer la position dans le cadre)

À essayer : décochez, puis apprenez LA MÊME posture à deux classes, l'une à gauche du cadre, l'autre à droite. La machine les séparera sans hésiter — elle aura appris votre position, pas votre posture. Recochez et elle les confondra, ce qui est cette fois la bonne réponse. Changer ce réglage efface les exemples.

Stabilité — images stables avant de changer3K — nombre de votants3Temps minimum entre deux sons0.5s

Les sons sont désactivés — active l'interrupteur pour associer un son à chaque classe.

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Teachable Posture Machine — peca / FWB / Ohme / KIKK