TL;DR
작성자는 VLM Run의 visual agent Orion에 클라이밍 벽의 파란색 볼더링 홀을 분할하도록 지시하고, 별도 데이터셋을 새로 학습시키지 않는 computer vision 파이프라인을 구현했다. Orion의 홀 분할 결과에 ViTPose+ Huge의 자세 추정과 RT-DETR의 사람 검출을 결합해 손과 발이 사용한 홀을 활성화하고 몸통 중앙점의 이동 경로를 추적했다. 두 손이 마지막 홀에 닿으면 경로를 완료한 것으로 처리해 등반 동작을 시각적으로 재구성했다. 작성자는 첫 시연에 개선점이 남았지만 등반자의 움직임을 이해하는 도구로서 가능성을 확인했다고 평가했다.
섹션별 상세
이미지 분석
이미지 왼쪽에는 다양한 색상의 클라이밍 홀과 등반자가 있고, 파란색 홀 여러 개가 강조되어 있다. 등반자의 관절 위치와 몸통 중앙점 이동 경로가 선과 점으로 표시되며, 오른쪽 검은 화면에는 분할된 홀과 경로 완료에 사용된 홀 번호가 시각화되어 있다. 게시물의 Orion 기반 홀 분할, ViTPose+ Huge 기반 자세 추정, 경로 추적 결과를 직접 확인할 수 있는 자료다.
클라이밍 벽에서 등반자의 자세와 파란색 볼더링 홀 분할 결과를 함께 표시한 시각화 이미지다.
용어 해설
- 시각 언어 모델(Visual Language Model)
- — Visual Language Model은 이미지와 텍스트를 함께 입력받아 시각적 대상을 이해하고 지시에 맞는 결과를 생성하는 모델이다. 이 사례에서는 특정 색상의 볼더링 홀을 찾아 분할하는 작업에 활용됐다.
- 이미지 분할(Segmentation)
- — 이미지 분할은 사진 속 픽셀을 대상별 영역으로 나누는 처리 방식이다. 여기서는 클라이밍 벽의 여러 홀 중 파란색 홀에 해당하는 영역을 식별해 시각적으로 표시했다.
- 자세 추정(Pose Estimation)
- — 자세 추정은 사람 이미지에서 관절이나 신체 기준점의 위치를 찾는 컴퓨터 비전 기술이다. 게시물에서는 손과 발의 홀 사용 여부를 추적하고 몸통 중앙점의 이동 경로를 계산하는 데 쓰였다.
- 사람 검출(Person Detection)
- — 사람 검출은 이미지에서 사람의 위치를 찾아 경계 영역으로 지정하는 과정이다. RT-DETR은 클라이밍 장면에서 사람을 검출한 뒤 ViTPose+ Huge의 자세 추정이 적용될 대상을 정하는 역할을 맡았다.
언급된 도구
볼더링 벽에서 파란색 홀을 분할한다.
등반자의 손과 발 등 신체 자세를 추정한다.
이미지에서 사람을 검출한다.
ViTPose+ Huge와 RT-DETR을 사용하는 배포 경로다.
언급된 리소스
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