YOLO-Pose: yolopose与其他自下而上的方法类似,都是使用single shot/single stage方法,但是并没有使用heatmap,而是将某一个人的所有关键点与anchor联系在一起。本算法基于yolov5,同样可以扩展到yolox等。 overview: 介绍了一下yolov5,不多介绍,不懂的可以看我之前关于yolov5的文章。 介绍了一下label:人体关键点...
在改进YOLO-Pose算法中,采用了k-means++算法来替代传统的k-means算法进行锚框聚类。k-means++算法通过在初始化阶段使聚类中心之间的距离尽可能远,避免了初始聚类中心选择不当的问题,最终使聚类结果趋于全局最优解。这种改进解决了传统k-means算法对初始点选择敏感的问题,从而提高了锚框的聚类质量,更适合检测小目标行...
YOLO11-pose 模型是专门为这项任务设计的,并使用-pose后缀,如 yolo11n-pose.pt。这些模型已在COCO关键点等数据集上预先训练过,可用于各种姿势估计任务。 网络结构 YOLO11的主要改进包括引入C2PSA(跨阶段局部自注意)模块,如图7所示,该模块将跨阶段局部网络和自注意机制的优势结合起来。这使模型能够更有效地跨多个层...
为了直观地展示YOLOPose算法在COCO Keypoints数据集上的效果,我们将使用YOLO格式的图片进行可视化。YOLO格式的图片通常将检测结果以边界框和关键点的形式叠加在原始图像上。 示例图片1 [插入示例图片1] 在示例图片1中,我们可以看到YOLOPose算法成功检测到了图像中的人体,并在每个人体上标注了关键点。通过不同颜色的点...
rk3588人体关键点检测。算法移植Yolov8_pose,可用于摔倒,打架,睡岗等算法 #人工智能 #计算机视觉 #算法 #干货分享 #程序员 @DOU+小助手 @DOU+上热门 - 豪哥聊边缘计算于20240215发布在抖音,已经收获了16个喜欢,来抖音,记录美好生活!
摘要 现有的姿态估计算法在城市街景中对小目标行人的检测效果不佳。针对该问题,提出一种基于YOLO-Pose的小目标行人姿态估计算法YOLO-Pose-CBAM。通过引入CBAM注意力机制模块,在不增加过多计算量的前提下,增强网...展开更多 To address the problem that existing attitude estimation algorithms are not effective in...
基于Yolov7-pose算法的单只小鼠行为分析软件是由华中农业大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0814141,属于分类,想要查询更多关于基于Yolov7-pose算法的单只小鼠行为分析软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
本发明公开了一种基于YOLOv8n‑Pose改进的人体姿态估计算法,所述基于YOLOv8n‑Pose改进的人体姿态估计算法包括如下步骤:YOLOv8n‑Pose‑EMSC:在骨干网络末端引入EMA注意力模块,以此增强网络模型的特征提取能力;采用全新的C2f‑EMSC模块,以此增强对多尺度目标的识别和检测能力;采用EIOU改进损失函数,以此提升人体关...