实时性:YOLO-Pose采用了YOLOv5作为基础架构,充分利用了其快速推理的特点。在实际应用中,YOLO-Pose可以在实时性要求很高的场景下使用,例如体育比赛、现场表演等。 易部署:YOLO-Pose采用了开源的深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch等,使得模型训练和部署变得非常便捷。此外,该模型还支持在各种计算机平台上运行,包括移动设备...
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,从而导致关键点的固有分组。与自上而下的方法不同,多个前向传播被取消,因为所有人的姿势都是局部化的。 YOLO-pose在COCO验证(90.2%AP50)和测试开发集(90.3%AP50)上获得了新的最先进的结果,...
在ECCV 2022和CVPRW 2022会议上,YoLo-Pose和KaPao(下称为yolo-like-pose)都基于流行的YOLO目标检测框架提出一种新颖的无热力图的方法,类似于很久以前谷歌使用回归计算关键点的思想,yolo-like-pose一不使用检测器进行二阶处理,二部使用热力图拼接,虽然是一种暴力回归关键点的检测算法,但在处理速度上具有一定优势。
本文对YOLOv7-Pose模型进行了详细的解析和测评,介绍了其原理、特点、优势以及在关键点检测任务中的实际表现。实验结果表明,YOLOv7-Pose在关键点检测任务中表现出了较高的性能,并且具有良好的实时性和鲁棒性。 未来,我们将继续关注YOLO系列模型的发展,探索其在更多领域的应用。同时,我们也将进一步优化YOLOv7-Pose模型...
其中pose指定任务类型,predict代表我们是要做推断,模型这里我选择的是最轻量级的YOLOv8n-pose,”show=True save=True“代表显示并保存。 运行结果: Ultralytics YOLOv8.0.68 Python-3.9.13 torch-1.13.1+cu117 CUDA:0 (NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti, 11264MiB) ...
在C# WinForms应用中部署YOLOv11-Pose姿态估计ONNX模型是一项具有挑战性的任务。YOLOv11-Pose结合了YOLO(You Only Look Once)的高效物体检测算法和Pose Estimation(姿态估计)专注于识别人体关键点的能力,能在多种计算平台上实时处理人体姿态数据。 由于YOLOv11通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直...
与轻量级模型KAPAO和YOLO-Pose相比,RTMO在不同的模型大小上始终优于其他模型。当在COCO train2017上进行训练时,RTMO-l在所有测试模型中表现第二好。性能最好的模型是ED-Pose,使用Swin-L Backbone 网络,但非常沉重,不适合部署。使用相同的ResNet-50 Backbone 网络,RTMO-l比ED-Pose提高了1.1%的AP,并且更快。此...
YOLOv11-pose-全网最新创新点改进系列:截止发稿时v11pose-姿态估计模型已改进近40+!自己排列组合2-4种后,可排列组合上千万种!创新不重复!, 视频播放量 521、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 0、收藏人数 21、转发人数 4, 视频作者 Ai学术叫叫兽, 作者简介 我是让科研变
YOLOv8 Pose模型进行人体姿态估计的过程如下: 图像输入:将待检测的图像输入到模型中。 特征提取:通过主干网络提取图像的高维特征表示。 特征融合:利用特征融合模块将不同层次的特征图进行融合。 关键点预测:通过关键点预测头预测人体关键点的位置和置信度。 姿态估计:根据预测的关键点位置和置信度,对人体姿态进行估计和...
使用Tensorrt部署,C++ API yolov7_pose模型 虽然标题叫部署yolov7_pose模型,但是接下来的教程可以使用Tensorrt部署任何pytorch模型。 仓库地址:https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/pose 系统版本:ub