在实际应用中,YOLO-Pose可以在实时性要求很高的场景下使用,例如体育比赛、现场表演等。 易部署:YOLO-Pose采用了开源的深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch等,使得模型训练和部署变得非常便捷。此外,该模型还支持在各种计算机平台上运行,包括移动设备和桌面电脑等,进一步降低了实际应用中的部署难度。 二、YOLO-Pose的实际...
结果表明,YOLOv7-Pose在保持高精度的同时,也实现了较快的推理速度,可以满足实际应用中对实时性的要求。 五、总结与展望 本文对YOLOv7-Pose模型进行了详细的解析和测评,介绍了其原理、特点、优势以及在关键点检测任务中的实际表现。实验结果表明,YOLOv7-Pose在关键点检测任务中表现出了较高的性能,并且具有良好的实...
YOLO-NAS模型人体姿态检测 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...
在这项工作中将YOLO-Pose的复杂性限制在150个GMACS之内,在这个范围内,YOLO-Pose能够实现具有竞争力的结果。随着复杂性的进一步增加,可以进一步弥补与Top-down方法的差距。然而,YOLO-Pose并不追求这条道路,因为YOLO-Pose的重点是实时模型。 2.2 Anchor based multi-person pose formulation 对于给定的图像,与一个人匹配...
再看看yolov7-w6-pose使用的检测头: 上述重复的地方不累述,讲几个点: nc=1 代表person一个类别 nkpt表示人体的17个关键点 no=17∗3=nkpt∗(x+y+obj)=57 二、修改export脚本 如果直接使用export脚本进行onnx的抽取一定报错,在上一节我们已经看到pose.pt模型使用的检测头为IKeypoint,那么脚本需要进行相应...
YOLO-Pose可以进行端到端训练模型,并优化OKS度量本身。该模型学习了在一次前向传递中联合检测多个人的边界框及其相应的二维姿态,从而超越了自上而下和自下而上两种方法的最佳效果。 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...
2. 再看看yolov7-w6-pose使用的检测头: 上述重复的地方不累述,讲几个点: nc=1 代表person一个类别 nkpt表示人体的17个关键点 no=17*3=nkpt*(x+y+obj)=57 二、修改export脚本 如果直接使用export脚本进行onnx的抽取一定报错,在上一节我们已经看到pose.pt模型使用的检测头为IKeypoint,那么脚本需要进行相应...
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,......
由于YOLO-Pose的改进与Anchor的宽度和高度无关,所以YOLO-Pose可以很容易地扩展到Anchor Free的目标检测方法,如YOLOX, FCOS。 2.3 IoU Based Bounding-box Loss Function ...
通过优化模型结构和计算过程,YOLOPOSE可以在较低的硬件配置下实现快速的人体姿态估计。此外,YOLOPOSE框架还具有良好的扩展性,可以方便地与其他计算机视觉算法和模型进行集成,实现更复杂的功能和应用。 二、YOLOv5框架 YOLOv5是YOLO系列算法的最新版本,由Alexey Bochkovskiy等人于2020年发布。它采用了一种单阶段目标检测...