Yolopose(You Only Look Once Pose)是一种用于人体姿势估计的深度学习模型,它利用YOLO(You Only Look Once)目标检测算法的思想,能够在一次前向传播中同时检测并估计多个人体关键点。本文将介绍Yolopose的训练原理。 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...
此图为yolo_pose路径下的路径列表,其中yolo_pose路径为转trt的脚本文件所在的地方 CMakeLists文件配置 其中需要修改的是CMakeLists.txt内的三处路径,分别为cuda\tensorrt\opencv安装路径。注意的是trt版本需要与cuda版本对应。 cmakefile make生成可执行文件 mkdir build && cd build && cmake .. && make -j 此...
第一步:从gitee.com/FIRC/firc-projects找到源码并下载opencv和openvino的C++开发库,下载地址cmakelists.txt里面给出您也可以使用其他较新版本opencv或者openvino 第二步:将opencv和openvino的bin文件夹加入环境变量 第三步:修改CMakeLists.txt里面opencv和openvino自己对应目录 第四步:训练自己yolov11姿态估计模型得到pyt...
Yolopose框架是一种用于实现实时人体姿态估计的开源框架。它可以在各种计算机平台上运行,包括移动设备和桌面电脑。 Yolopose框架的基本原理是利用深度神经网络实现人体姿态估计。它使用了一种特殊的神经网络结构,称为YOLOv3-tiny。这种结构可以快速计算出图像中所有人体关键点的位置,从而实现姿态估计。 Yolopose框架与其他人...
2.8 OREPA结合C2f 2.9 Large Separable Kernel Attention结合C2f 2.10 多尺度空洞注意力(MSDA)结合C2f 2.11 轻量高性能网络PPLCNet助力backbone 3.loss优化 3.1 多loss自研设计 YOLOv8-Pose关键点检测专栏介绍:t.csdnimg.cn/gRW1b ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集;...
yolopose是一种用于目标姿态估计的深度学习模型。在训练过程中,我们需要定义损失函数来衡量预测结果与真实标签之间的差异。而yolopose损失函数中的一个重要参数就是sigmas值。 sigmas值是用来控制关键点的权重分布的超参数。在yolopose中,每个关键点都有一个对应的sigmas值。这个值越大,表示模型对于该关键点的预测结果...
基于ＹＯＬＯＰｏｓｅ的人体姿态估计轻量级网络 王红霞ꎬ李枝峻ꎬ顾㊀鹏 (沈阳理工大学信息科学与工程学院ꎬ沈阳１００１５９)摘㊀要:为解决人体姿态估计模型在提升预测精度时参数量和计算量增多导致模型运行效率低下的问题ꎬ在ＹＯＬＯＰｏｓｅ模型基础上设计出一种轻量级人体姿态估计网络ＭＷＥ￣ＹＯＬＯ...
YOLOv8是一种用于人体姿势检测的算法,它是YOLO系列算法的最新版本。YOLO(You Only Look Once)算法是一种实时目标检测算法,通过将目标检测任务转化为回归问题,可以在不损失检测精度的情况下大大提高检测速度。YOLOv8 pose算法在YOLOv4的基础上进行了改进,专门用于人体姿势检测。 YOLOv8 pose算法的原理可以概括为以下几...
YOLOv8 Pose是一种基于YOLO(You Only Look Once)系列目标检测模型的扩展,特别专注于人体关键点检测(Pose Estimation)。以下是对YOLOv8 Pose模型结构的详细解析: 一、基本结构和组成部分 YOLOv8 Pose模型主要由以下几个部分组成: 输入层:接受图像作为输入,并将其缩放到模型所需的尺寸。 主干网络(Backbone):用于提取...
专利名称 基于yolopose模型的跳绳计数实现方法、装置及存储介质 申请号 CN202311331557.9 申请日期 2023-10-13 公布/公告号 CN117253290B 公布/公告日期 2024-05-10 发明人 韩宇娇,倪非非,张波 申请(专利权)人 景色智慧(北京)信息科技有限公司 专利代理人 郑兴旺 专利代理机构 北京华清迪源知识产权代理有限公司 ...