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このデモはディープニューラルネットワークと汎用のカメラ2台を使って3次元の姿勢推定を行うデモです。
This demo uses a deep neural network and two generic cameras to perform 3D pose estimation.

1. プロジェクトファイルPoseEstimation_in_3D.prjを開き、プロジェクトを開始してください。
   Open the project file "PoseEstimation_in_3D.prj" to start this project.
2. Demosフォルダのmain.mlxを実行するとサンプルデモを開始することができます。
   You can run main.mlx in the Demos folder to start the demo.

デモで使った2台のカメラパラメータは事前に単一カメラキャリブレータAppで計算したものです。
The camera intrinsic parameters of the two cameras used in the demo were calculated in advance by the Signle Camera Calibrator App.
https://www.mathworks.com/help/vision/ug/single-camera-calibrator-app.html

デモで使う姿勢推定のネットワークは下のGitHubリポジトリからダウンロードし、使えるようにしておきます。
リポジトリへのパスはプロジェクトファイル実行時に通しますが、本デモのリポジトリとモデルのリポジトリが同じフォルダに存在する前提です。異なる場合はパスを通し直して下さい。
The network for pose estimation used in the demo can be downloaded from the GitHub repository below. You need to set the path for it to work in use. The path to the model will be set automatically when you start the project. But, the default setting assumes that the repository of this demo and the model are located under the identical folder. If this is not the case, please re-set the path.
https://github.com/matlab-deep-learning/Human-Pose-Estimation-with-Deep-Learning

公式のヘルプにも姿勢推定モデルのサンプルがあります。そちらを使っても構いませんが、関係する部分のコードを一部差し替える必要があります。
There is a sample pose estimation model in the official help. You can use that one, but you will need to replace some of the code in the relevant parts.
公式の姿勢推定モデルのサンプル Official sample

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