ShiqiYu/OpenGait

何を解決するか

OpenGaitは、歩行パターンによる個人識別に特化した、柔軟で拡張可能な歩行分析フレームワークを提供します。さまざまなデータモダリティ（シルエット、スケルトン、LiDAR点群）における様々な歩行認識手法の実装、テスト、比較を統一されたプラットフォームで行うための包括的なベンチマークの必要性に対応しています。

動作方法

このプロジェクトは、シルエット、スケルトンマップ、LiDAR点群など、さまざまな入力データを処理する幅広い歩行認識モデルを実装しています。BigGait（大規模ビジョンモデルを使用）、SkeletonGait++、LidarGait++などの複数の最先端（SOTA）手法をサポートし、トレーニングとテストのための標準化されたパイプラインを提供しています。フレームワークは、効率的なトレーニングのための分散データ並列（DDP）と、パフォーマンス最適化のための自動混合精度（AMP）をサポートしています。

対象ユーザー

コンピュータビジョン、バイオメトリクス識別、医療分野（例：脊柱側弯スクリーニングにおける歩行パターンをバイオマーカーとして利用）で作業する研究者や開発者向けに設計されています。

主な特徴

• 広範なモダリティ対応：シルエットベース、ポーズ/スケルトンベース、3D LiDARベースの歩行分析に対応。
• 豊富なモデルズー：多数の再現SOTAモデルと、FoundationGaitやBiggerGaitといった新規貢献モデルを含む。
• 包括的なデータセット統合：CASIA-B、OUMVLP、GREW、および100万レベルのGaitLU-1Mなど、多数のデータセットをサポート。
• 臨床応用：脊柱側弯スクリーニングに特化したScoNetなどの専用ツールを含む。