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各位板上大大好
小弟最近在思考一個問題
廢話不多說直接來
我要判斷投手投球的球種是什麼
理應還說投出每種球種時
人體的骨架Ex: 手臂出手的角度會不同
然後
如果資料集影片切割成圖片後用
openpose生成人體骨架生成圖
再丟到InceptionV4裡面提取特徵
最後再送進去神經網路做學習與驗證
這樣與
資料集圖片直接丟如InceptionV4提取特徵再送進去神經網路裡面 的差別在哪邊？
因為我很納悶，假設有經過openpose的比較好，那深度學習模型要如何去學習投手骨架的
變化，還是應該是也是一直給他定義說 這個是什麼球種這樣？！
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