多数现代的目标检测器优化IoU,出现了其高级变体例如GIoU,DIoU和CIoU等损失,替代了基于距离的用于边界框预测的损失,因为这些损失是尺度不变的,并能够直接优化评估策略本身。YOLOPose使用CIoU损失用于边界框的监督,对于一个标定的真实边界框,匹配第k个anchor,位置( i , j ),尺度为s,损失可以定义为: 添加图片注释,不...
YOLOPose在COCOval上取得了领先的结果,在AP50上取得了90.5%以及test-dev上取得了90.3% 的AP50,超过了当前所有的基于自下而上的方法,在单次的前向传播中,不使用翻转、多尺度或其他数据增强方式。 YOLOPose在密集人群上的姿态估计效果图 与YOLOPose对比,HigherHRNet-w32处理密集人群效果不佳 2、介绍 多人2D姿态估计...
YOLO-Pose不需要对自底向上的方法进行后处理,以将检测到的关键点分组到一个骨架中,因为每个边界框都有一个相关的姿态,从而导致关键点的固有分组。与自上而下的方法不同,多个前向传播被取消,因为所有人的姿势都是局部化的。 YOLO-pose在COCO验证(90.2%AP50)和测试开发集(90.3%AP50)上获得了新的最先进的结果,...
YOLO-POSE在多个领域具有广泛的应用价值。例如,在体育训练中,可以通过分析运动员的姿态来评估其技术水平和运动表现;在医疗康复领域,可以通过监测患者的姿态来评估康复效果和调整治疗方案;在智能监控领域,可以通过检测行人的姿态来识别异常行为等。 六、总结与展望 本文对YOLO-POSE的部署教程进行了详细的介绍和分析。通过...
而YOLO-Pose作为一种新型的姿态估计模型,凭借其高精度、实时性和易部署等优势,逐渐受到业界的广泛关注和认可。 一、YOLO-Pose的基本原理 YOLO-Pose是基于深度神经网络实现的人体姿态估计模型。它采用了一种特殊的神经网络结构,即YOLOv5(You Only Look Once version 5)作为基础架构,并结合了姿态估计的相关技术。通过...
YOLO Pose模型的核心功能是从图像或视频中提取人体的关键点。具体步骤如下: 3.1 加载YOLO Pose模型 首先,加载YOLO Pose模型。以下是一个示例代码,展示如何使用YOLO Pose模型进行姿态估计。 importtorchfrompathlibimportPathimportcv2importnumpyasnp# 加载YOLOv7模型model=torch.hub.load('WongKinYiu/yolov7','yolov...
🚀🚀🚀模型性能提升、pose模式部署能力; 🍉🍉🍉应用范围:工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测; 1.YOLOv8 介绍 YOLOv8目前支持目标检测、实例分割、图像分类、目标跟踪、姿态估计,也许还有更多惊喜在后面。 代码地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics 进军工业界标杆,并向着“...
与传统的姿势估计模型相比，YOLO-NAS Pose的做法有所不同。它不是首先检测人这个对象，然后估计他们的姿势，而是可以一步一次检测和估计这个对象及其姿势。Pose模型建立在YOLO-NAS对象检测架构之上。物体检测模型和姿势估计模型具有相同的模型设计，但模型头部设计不同。YOLO-NAS Pose的模型头部专为其多任务目标而设计。
YOLOPose是一种基于YOLO模型的姿态估计方法,可以用于单目图像中行人的距离估计。 应用使用场景自动驾驶:识别和估计前方行人的距离,以便采取相应的安全措施。智能监控:在拥挤的人群中识别个体,并估算其位置以防止踩踏事件。机器人导航:帮助机器人避开行人并安全导航。好的,......
简单记录一下自己配置 yolov7-pose 环境的过程 所需的所有文件在结尾放了链接!!! 一、源码地址 放一个github链接,这是官方的:https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/pose 二、准备工作 默认已经安装好了 Anaconda、PyCharm 等等巴拉巴拉的开发工具 ...