python allcodes/train_yolovkkn_seg.py python allcodes/train_yolovkkn_seg_distribute.py Predict python allcodes/predict_yolovkkn_seg.py 效果展示的图片
Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型,它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用,使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。 pose官方在COCO数据集上做了更多测试: 2. 手势关键点数据集介...
本发明公开了一种结合Yolov3及Openpose的避雷器图片搬运状态识别方法.采集避雷器样本图片,进行筛选整理获得训练集并进行标注,利用训练集及标签输入到Yolov3目标检测框架模型训练;训练后与openpose人体姿态检测数据模型进行结合,形成综合模型;利用openpose人体姿态检测数据模型对待测避雷器图片进行处理获得人体关键点,将待测避雷...
deep_high_resolution_network for pose estimation,integrate yoloV3 human detection, insert flownet2 and SG-filter - GitHub - lxy5513/hrnet: deep_high_resolution_network for pose estimation,integrate yoloV3 human detection, insert flownet2 and SG-filter
🍅 Ncnn deployment on mobile,support:YOLOv5s,YOLOv4-tiny,MobileNetV2-YOLOv3-nano,Simple-Pose,Yolact,ChineseOCR-lite,ENet,Landmark106,DBFace,MBNv2-FCN,MBNv3-Seg-small and NanoDet on camera. 展开 收起 暂无标签 /stdu-jtxy_liwx/YOLOv5_NCNN GPL-3.0 使用GPL-3.0 开源许可协议 保存更改...
图1所示。(a)我们以DCNv3为基准显示相对运行时间。DCNv4比DCNv3有明显的加速,并且超过了其他常见的视觉算子。(b)在相同的网络架构下,DCNv4收敛速度快于其他视觉算子,而DCNv3在初始训练阶段落后于视觉算子。 4.YOLO11-pose魔改提升精度
YOLOv4-tiny 使用默认尺寸,解码过程没有大量的 for 与 NMS 所以速度会快些。 YOLOv3-nano 与 v4-tiny 一样。 Simple-Pose 暂时只写了安卓版本,iOS目前还没有增加。内部原理是先检测人再用人的区域再次进行姿态检测,即2步过程。 Yolact 暂时只写了安卓版本,iOS目前还没有增加。