PoseNet是一種深度學習模型，專門用於實時檢測圖像或視頻中的人類姿勢。它能夠識別多達17個人體的關鍵部位或關節，包括鼻子、眼睛、耳朵、肩膀、肘部、手腕、髖部、膝蓋和腳踝等，通過連線這些點形成姿勢的骨架結構來估計人體姿勢。
PoseNet模型的特點包括：
關鍵點檢測：模型可以檢測17個人體的關鍵部位或關節，通過這些關鍵點來構建出完整的人體姿勢。
輸入與輸出：模型的輸入是圖片數據，輸出包括offsets和heatmap。Offsets存儲了特徵點的位置信息，而heatmap存儲了特徵點的可信度信息。
套用場景：PoseNet適用於單個人體姿勢檢測和多個人體姿勢檢測兩種情況。
模型大小與使用：PoseNet的最大模型大小約為6MB，相比其他姿勢識別方法，直接使用模型可能較為複雜。然而，它提供了靈活性和適應性，特別是在支持較低版本作業系統時。
技術背景：PoseNet是基於MobileNet架構訓練的，MobileNet是一種輕量級卷積神經網路，使用深度可分離卷積來減少參數和計算成本。
實時性：PoseNet能夠在瀏覽器中預訓練模型運行，使其成為一個不需要依賴特定API的庫，適用於各種設備和環境。
通過使用PoseNet，開發者可以創建實時監控、運動分析、虛擬實境和增強現實套用，以及健康和健身相關的應用程式。