@InProceedings{Levy_2015_ICCV,
author = {Levy, Ofir and Wolf, Lior},
title = {Live Repetition Counting},
booktitle = {The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)},
month = {December},
year = {2015}
}

repetition-count-server

• repetiion-count-app から送られてくる予測結果を元に，カウント値を算出する api, 現在のカウント値を返す api を実装したサーバー

repetition-count-app（別レポジトリ）

• カメラからの動画取り込み
• OpenCV を用いてROI抽出
• CoreMLで実装した学習済み深層学習モデルを用いて， 取り込んだ20frame 分の画像に対して cycle length を予測
• repetition-count-server に 予測結果を送り， 現在のカウント数を取得

著者による論文実装との違い : https://github.com/tomrunia/DeepRepICCV2015

• theano による深層学習モデルと, numpy等を用いたカウントロジックをそれぞれ，iOSアプリ(CoreML)， サーバーに分離

1. 著者実装の theanoモデルを keras モデルに変換する

• theano -> pytorch : 重みの reshape のみで可能
• pytorch -> kears : pytorch2keras を利用して変換

2. coremltools を用いて kereas モデルを CoreMLで用いる mlmodel へ変換

1. repository のルートディレクトリで下記コマンドを実行してサーバーを起動

• 起動する IPアドレスを 0.0.0.0 とすることで， iOSアプリから接続可能
• アプリを起動する iPhone と サーバーを起動する PC は同じネットワーク接続している必要がある

python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

1. 1. で作成した mlmodel を repetition-count-app のルートディレクトリにコピー
2. iPhone を USBケーブルで PCに接続し， iPhone を対象に run
3. 回数カウントしたい動作を iPhone で写す

• 最初に reset を押すことでサーバーとの通信をセットアップ