# ಮಾನವ ದೇಹ ವಿಭಾಗೀಕರಣ

[AI for Beginners Curriculum](https://github.com/microsoft/ai-for-beginners) ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಕಾರ್ಯ.

## ಕಾರ್ಯ

ವೀಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾದಿಂದ ಮಾನವ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕತ್ತರಿಸಿ ಅದನ್ನು ಬೇರೆ ವೀಡಿಯೊ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ **ಕ್ರೋಮಾ ಕೀ** ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮಾನವನನ್ನು ಏಕಸಮಾನ ಬಣ್ಣದ ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ಮುಂದೆ ಚಿತ್ರೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಆ ಹಿನ್ನೆಲೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಮಾನವ ಸಿಲುಯೆಟ್ ಅನ್ನು ಕತ್ತರಿಸಲು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಮಾಡುತ್ತೇವೆ.

## ಡೇಟಾಸೆಟ್

ನಾವು [Segmentation Full Body MADS Dataset](https://www.kaggle.com/datasets/tapakah68/segmentation-full-body-mads-dataset) ಅನ್ನು ಕಾಗಲ್‌ನಿಂದ ಬಳಸಲಿದ್ದೇವೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ಕಾಗಲ್‌ನಿಂದ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ.

## ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ನೋಟ್ಬುಕ್

ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು [BodySegmentation.ipynb](BodySegmentation.ipynb) ಅನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ.

## ಮುಖ್ಯಾಂಶ

ದೇಹ ವಿಭಾಗೀಕರಣವು ಜನರ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಗಳು **ಅಸ್ಥಿಪಂಜರ ಪತ್ತೆ** ಮತ್ತು **ಸ್ಥಿತಿ ಪತ್ತೆ**. ಆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನೋಡಲು [OpenPose](https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose) ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

---

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**ಅಸ್ವೀಕರಣ**:  
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->