直接下载zip包即可;%cd edge-yolov5-yolo-pose/%pip install-r requirements.txt# install dependenciesimporttorchfromIPython.displayimportImage,clear_output# to display imagesclear_output()print(f"Setup complete. Using torch{torch.__version__}({torch.cuda.get_device_properties(0).nameiftorch.cuda.is_...
高效快速:YOLOv8 Pose采用了高效的神经网络结构和优化算法,能够在短时间内完成大量的计算任务,具有较高的实时性。 准确率高:通过引入关键点检测的任务分支和优化的损失函数,YOLOv8 Pose在人体关键点检测方面取得了较高的准确率。 易于扩展:YOLOv8 Pose的开源代码和模块化设计使得用户可以轻松地对其进行扩展和改进,以...
YOLO11-pose-SPPF_improve summary (fused): 306 layers, 3,265,632 parameters, 0 gradients, 7.8 GFLOPs Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 4/4 [00:04<00:00, 1.03s/it] all 64 64 0.999 1 0.995 0.679 0.924 0.9...
bounding box的格式服从**“xywh”**,即左上角坐标+宽+高 YOLO格式 ${POSE_ROOT}|--data `--|--coco `--|--annotations||--person_keypoints_train2017.json|`--person_keypoints_val2017
labelme2yolo-keypoint 源码见博客: YOLO11-pose关键点检测:训练实战篇 | 自己数据集从labelme标注到生成yolo格式的关键点数据以及训练教程-CSDN博客 生成的txt内容如下: 0 0.48481 0.47896 0.70079 0.77886 0.31308 0.70597 2 0.42206 0.70695 2 0.54954 0.59785 2 0.67569 0.53278 2 0.76420 0.48288 2 0.28402 0.462...