人体特定动作识别的深度学习方案推荐

针对“鞠躬”“踢腿”这类具体姿势的开源数据集，目前确实存在一些资源可供使用。例如，Kinetics 数据集包含了多种动作，其中包括鞠躬和踢腿等动作，可以用于动作识别的深度学习模型训练。此外，UCF101 数据集也是一个广泛使用的动作识别数据集，其中也包含了多种日常动作，如举手、下蹲等。这些数据集已经标注好，可以直接用于模型训练，节省了从零开始采集和标注数据的麻烦。至于预训练模型，你可以考虑使用基于这些数据集训练的模型作为起点，然后根据你的具体需求进行微调。OpenPose 和 HRNet 是进行姿态估计的常用算法，它们可以有效地提取人体关键点，为后续的动作分类提供支持。总之，利用现有的开源数据集和预训练模型，结合姿态估计算法，可以有效地实现针对具体日常动作的识别。