通过优化模型结构和计算过程,YOLOPOSE可以在较低的硬件配置下实现快速的人体姿态估计。此外,YOLOPOSE框架还具有良好的扩展性,可以方便地与其他计算机视觉算法和模型进行集成,实现更复杂的功能和应用。 二、YOLOv5框架 YOLOv5是YOLO系列算法的最新版本,由Alexey Bochkovskiy等人于2020年发布。它采用了一种单阶段目标检测...
在YOLO-Pose方法中,遮挡和不正确的框检测在一定程度上减轻了这些挑战,如图3所示。 2.7 ONNX Export for Easy Deployability YOLO-Pose中使用的所有ops都是标准深度学习库的一部分,并且与ONNX兼容。因此,整个模型可以导出到ONNX中,这使得它很容易跨平台部署。这个独立的ONNX模型可以使用ONNXRUNTIME执行,以图像为输...
在这项工作中将YOLO-Pose的复杂性限制在150个GMACS之内,在这个范围内,YOLO-Pose能够实现具有竞争力的结果。随着复杂性的进一步增加,可以进一步弥补与Top-down方法的差距。然而,YOLO-Pose并不追求这条道路,因为YOLO-Pose的重点是实时模型。 2.2 Anchor based multi-person pose formulation 对于给定的图像,与一个人匹配...
然而,YOLO-Pose并不追求这条道路,因为YOLO-Pose的重点是实时模型。 2.2 Anchor based multi-person pose formulation 对于给定的图像,与一个人匹配的Anchor将存储其整个2D pose和bounding box。bounding box...
在实际应用中,YOLOv5-Pose的使用也非常简单。用户只需将摄像头捕捉到的图像或视频输入到系统中,然后调用YOLOv5-Pose模型进行处理。模型将自动检测和识别出图像中的人体姿态,并将结果以图形界面的形式展示出来。这样,用户就可以直观地看到人体姿态的估计结果,从而进行后续的分析和应用。 值得一提的是,在推理阶段,YOLO...
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...
这个系统将利用YOLOv8 Pose模型进行人体姿态估计,并根据特定的关键点角度来判断是否发生了投篮或射门的动作。 在这里插入图片描述 环境准备 硬件需求: GPU(推荐NVIDIA CUDA支持的GPU以加速训练和推理) 具备足够内存的计算机 摄像头或者视频文件用于测试 软件环境: Python 3.x 安装必要的Python库:ultralytics, ...
手势数据集地址:https://gas.graviti.cn/dataset/datawhale/HandPose?utm_medium=0831datawhale 注:代码在数据地址的讨论区 2.1 数据集的采集以及标注 手势数据采集的代码: import cv2 def main(): total_pics = 1000 cap= cv2.VideoCapture(0) pic_no = 0 ...
手势数据集地址:https://gas.graviti.cn/dataset/datawhale/HandPose?utm_medium=0831datawhale 注:代码在数据地址的讨论区 2.1 数据集的采集以及标注 手势数据采集的代码: 代码语言:javascript 复制 importcv2 defmain():total_pics=1000cap=cv2.VideoCapture(0)pic_no=0flag_start_capturing=False ...
object.appendChild(pose) truncated = xmlBuilder.createElement("truncated") truncatedContent = xmlBuilder.createTextNode("0") truncated.appendChild(truncatedContent) object.appendChild(truncated) difficult = xmlBuilder.createElement("difficult") difficultContent = xmlBuilder.createTextNode("0") ...