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 《...
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...
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: ...
Yolopose作为近期热门的技术项目,吸引了大量技术爱好者和开发者的关注。本文将通过简明扼要的方式,指导读者如何快速上手Yolopose,无论是环境搭建、数据集准备还是模型训练与优化,都将一一详解,让你轻松掌握这项技术的核心要点。
扔掉学术偏见,拥抱工程化的Yolo。由于一直没有使用过yolo,因此本文旨在从0基础配置yolo环境并训练和测试。 论文地址 代码地址 1、准备工作 首先下载coco2017数据集,怎么下载这个我就不详细介绍了,但注意的是,虽然原始coco数据集的文件夹名称也为coco,但为了和yolo所...
三、Yolopose使用教程 数据准备 首先,你需要准备一些包含人体姿态的图像或视频数据。这些数据可以是自己拍摄的,也可以从公开数据集中获取。确保数据的多样性和质量,以提高Yolopose的识别效果。 数据预处理 在使用Yolopose进行姿态估计之前,你需要对数据进行预处理。这包括图像的缩放、裁剪、归一化等操作,以便适应Yolopose...
数据标记是指对图像中的关键点进行标注,以便训练模型时可以识别并预测这些关键点的位置。在手部关键点检测中,需要标注手部各个关节点的位置。常用的数据标记工具有LabelImg、COCO Annotator等。 生成适合Yolov8-pose的yolo数据集 Yolov8-pose需要一种特殊格式的数据集,即YOLO格式的数据集。因此,我们需要将标注好的数据集...
一、yolov8 pose Ctrl CV:Yolov8 姿态估计22 赞同 · 50 评论文章 二、标注规则 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) ...