为了提高数据集的质量和效率,我们可以使用一些自动化工具和技术,如数据增强、半监督学习等,来加速数据集的生成和优化。 总之,制作自己的数据集是实现Yolopose关键点检测的关键步骤之一。通过收集数据、标注数据、预处理数据和制作数据集等操作,我们可以制作出一份高质量的数据集,并使用Yolopose算法进行训练和优化,以实现...
最近实习需要搞的工程涉及到姿态估计,对这2天的学习做一下总结归纳,第一步就是准备数据集,查资料后发现window环境下使用的标注软件就是labelme(coco-annotator好像就可以直接输出coco格式的JSON文件,后期继续学习),labelme产出的JSON文件需要转换到coco格式的JSON文件,然后将JSON文件转成Yolo需要的txt文件,才能送工程进...