AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/TAO обучение классификации поз

TAO обучение классификации поз

Pose classification using ST-GCN (Spatial Temporal Graph Convolutional Network). Classifies skeleton sequences into action categories from pose-keypoint data. Use when training, evaluating, exporting, or running inference for a TAO pose-classification model. Trigger phrases include

nvidia official Данные

Что делает навык

Навык выполняет классификацию поз с использованием модели ST-GCN (Spatial Temporal Graph Convolutional Network), преобразуя последовательности скелета в категории действий на основе данных ключевых точек. Он поддерживает полный цикл работы: конвертацию датасетов, обучение, оценку, экспорт и инференс модели.

Когда применять

  • Обучение модели с нуля на данных скелета для распознавания действий человека.
  • Инференс (вывод) результатов классификации поз с использованием готовой модели.
  • Экспорт обученной модели для дальнейшего использования.
  • Оценка качества модели на тестовых данных.
  • Запуск модели в изолированном Docker-контейнере без установки TAO SDK и Python на хост.

Как работает

  1. Убедиться, что сессия инициализирована через плагин TAO skill bank; если нет, выполнить навык tao-setup.
  2. Определить формат входных данных: если это сырой DeepStream BodyPose JSON, запустить dataset_convert; если уже есть файлы .npy / .pkl, перейти к обучению.
  3. Запустить обучение модели с помощью команды train (при необходимости указать путь к чекпоинту для возобновления обучения через train.resume_training_checkpoint_path).
  4. Выполнить оценку модели с помощью команды evaluate.
  5. Экспортировать модель с помощью команды export.
  6. Запустить инференс с помощью команды inference.

Примеры запросов агенту

Обучи модель классификации поз на моих данных скелета.
Запусти инференс для классификации действий на основе ключевых точек.
Экспортируй обученную модель ST-GCN.

Что понадобится

  • Инициализация сессии через плагин TAO skill bank (или выполнение навыка tao-setup).
  • Docker (для нативного запуска без TAO SDK и Python на хосте).
  • Данные в формате DeepStream BodyPose JSON или готовые файлы .npy / .pkl.

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 05.10.2026.

Как подключить

1Скачать навык
# возьмите папку навыка «tao-train-pose-classification» из репозитория: # https://github.com/nvidia/skills
2Положить папку с SKILL.md к навыкам ассистента
# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills: cp -r tao-train-pose-classification/ ~/.claude/skills/tao-train-pose-classification/

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.