3.2 生成适合yolo格式的关键点数据集 3.3生成的yolo数据集如下 4.手部关键点训练 4.1 新建data/hand_keypoint.yaml 4.2修改ultralytics/cfg/models/11/yolo11-pose.yaml 4.3默认参数开启训练 4.4 训练结果分析 本文解决什么问题:教会你如何用自己的数据集转换成对应格式的数据集以及如何训练YOLO11-pose关键点检测 《...
标签组成:类型,1个数据;目标框坐标,4个数据;关键点,n*3个数据(n为关键点个数,'3'为坐标及是否可见,点标签:0代表此点不在图像上,点标签:1 代表此点在图像上且在未遮挡处,点标签:2 代表此点在图像上但在遮挡处) 0 0.07390752032520326 0.5280939476061427 0.1384654471544715 0.22244805781391144 0.14059959349593495 0...
制作数据集:完成数据标注和预处理后,我们就可以制作数据集了。我们可以将标注后的图片和关键点坐标信息保存为特定的文件格式(如XML、JSON等),并将其划分为训练集、验证集和测试集。在训练模型时,我们可以使用训练集和验证集进行模型训练和调整,而测试集则用于评估模型的性能。 在制作数据集时,需要注意以下几点: 标...
import os from PIL import Image, ImageDraw import matplotlib.pyplot as plt # 设置图像和标签的目录 images_dir = 'dataset/enhance_yawn/images' labels_dir = 'dataset/enhance_yawn/labels' ''' 显示image和对应的标记点 ''' # 选择一个图像文件 for image_file in os.listdir(images_dir): image_p...
本文将介绍如何使用YOLOv8-Pose进行关键点检测,并详细阐述如何自制数据集,以便更好地满足实际需求。 一、数据收集 自制数据集的第一步是收集合适的数据。根据目标检测与关键点检测的需求,我们需要收集包含目标物体及其关键点的图像数据。这些数据可以来自于公开数据集,也可以自己拍摄或收集。在收集数据时,需要注意以下...
二、准备数据集 在使用Yolopose进行姿态估计之前,你需要准备相应的数据集。数据集应包含足够数量的标注图像,以供模型进行训练和学习。你可以从公开数据集资源中获取相关数据,或者自行拍摄和标注图像。在准备数据集时,请注意数据的多样性和质量,以提高模型的泛化能力。 三、模型训练与评估 模型训练 完成数据集准备后,...
在数据集准备过程中,可能会遇到数据量不足、标注错误等问题。针对这些问题,我们可以尝试使用数据增强技术来扩充数据集,或者通过人工校验和修正标注错误。 三、模型训练 准备好数据集后,我们就可以开始训练Yolopose模型了。在训练过程中,我们需要选择合适的网络结构、优化算法和学习率等参数。这些参数的选择将直接影响到模...
YOLO-Pose 在 COCO 关键点数据集上进行了测试,并取得了显著的性能提升。特别是在 AP50 指标上,YOLO-Pose 超过了所有其他自底向上的姿态估计方法,并且计算量更少。这表明 YOLO-Pose 在保持高精度的同时,也具有较高的效率。 综上所述,YOLO-Pose 通过将对象关键点整合到 YOLO 算法中,并引入对象关键点相似性损失...
Ultralytics介绍了bic_markers数据集,这是一个为姿态估计任务设计的多功能集合。该数据集包括123张图像,其中98张用于训练,25张用于验证。 2.bic_markers关键点训练 2.1 新建data/bic_markers/bic_markers.yaml 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 kpt_shape:-2-3names:0:marker path:../datasets/bic markers...
2.2 准备数据 数据集需要准备成YOLO格式,因为数据加载需要同时读取关键点和位置框的信息。有专门的代码库可以产生所需要的格式,见https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO 。由于作者已经把coco keypoints转换成所需的格式,直接去下载附件包即可。并且将数据集软连接到所需要文件夹中,文件夹目录如下所示: ...