4.3默认参数开启训练 代码语言:javascript 复制 importwarnings warnings.filterwarnings('ignore')from ultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':model=YOLO('ultralytics/cfg/models/11/yolo11-pose.yaml')model.train(data='data/hand_keypoint.yaml',cache=False,imgsz=640,epochs=200,batch=8,close_...
YoloPose的训练过程通常使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)来实现。在训练过程中,需要定义好网络结构、损失函数和优化器等关键组件,并设置合适的训练参数(如学习率、批量大小等)。 YoloPose的训练过程通常需要花费较长的时间,因为需要处理大量的数据和进行复杂的计算。为了提高训练效率,可以采用一些优化技巧,如数据增...
四、实践建议 为了避免类似问题的发生,我们建议在训练YOLOPOSE模型时遵循以下建议: 仔细检查数据集:确保数据集中每个样本的类别标签都是正确的,并且与数据集配置文件中的类型列表一致。 标准化数据预处理:在数据预处理阶段,尽量使用标准化的方法和工具,以确保数据的格式和类型符合模型训练的要求。 编写健壮的代码:在编写...
因基本采用与yolov5一样的网络结构以及训练方式,所以yolov5的主要问题,yolov5-pose依然存在。 1. 正样本的选择与当前网络预测的结果无直接关系,没有做到动态选择正样本(如: 当网络预测效果好的时候,正样本多选择,否则正样本少选择) 2. C3结构再推理过程中对硬件不友好,存在延迟。(没有办法进行fuse,后面的yolov6...
Yolopose的训练原理可以分为两个主要步骤:数据准备和模型训练。首先,我们需要准备一个包含标注好的人体姿势关键点的数据集。这个数据集中应包含大量的人体图片,并且每张图片都应有对应的人体关键点标注。标注的关键点通常包括头部、肩膀、手肘、手腕、髋部、膝盖和脚踝等关键位置。 在数据准备阶段,我们需要对数据集进行...
你可以根据自己的需求,在数据集中添加新的关键点,并训练出相应的模型。 实时姿态检测 借助Yolopose的实时检测功能,你可以将姿态检测应用于视频流或摄像头数据中。通过调整检测速度和准确度的权衡,实现实时的姿态检测与跟踪。 多人姿态检测 Yolopose支持多人姿态检测,能够同时识别并输出多个人的姿态信息。在处理多...
Ultralytics YOLO 提供的锻炼监控功能,利用先进的姿态估计技术,通过追踪人体关键部位和关节的运动,实时分析锻炼动作,为用户和教练提供精准的运动表现反馈。无论是健身新手还是经验丰富的运动员,都可以通过这项技术优化训练方案,提升锻炼效果。 锻炼监控的核心价值 ...
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...
在搭建好环境后,我们可以开始进行Yolopose的模型训练。训练过程主要包括以下步骤: 准备数据集:收集包含人体姿态的图像或视频数据,并进行标注。标注信息包括人体关节点的位置等。 数据预处理:对收集到的数据进行预处理,如调整图像大小、归一化像素值等,以便模型能够更好地学习数据特征。 模型训练:使用Yolopose提供的训练...
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...