yolov5-pose是使用yolov5,进行人体检测+骨骼检测(17点)的检测。 1. 网络结构 和yolov5-face的网络结构一样即可,最终的输出维度由16(4个坐标点+1个类别概率+1个置信度+5个点的x和y坐标)变为57(4个坐标点+1个类别概率+1个置信度+5个点的x、y坐标和点置信度)。网路结构图如下: yolov5-pose yolov5-...
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...
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...
此外,YOLOv5还引入了一种自适应训练策略,可以在不同的目标检测任务上进行快速且高效的模型训练。 三、YOLOPOSE与YOLOv5的区别 应用领域:YOLOPOSE主要用于实时人体姿态估计,而YOLOv5则主要用于目标检测任务。虽然两者都涉及到图像处理和计算机视觉技术,但具体的应用场景和解决的问题有所不同。 模型结构:YOLOPOSE采用了YO...
YOLOv5Pose需要特定的数据集进行训练。确保你下载了正确的数据集,并按照要求的格式进行预处理。数据格式错误可能导致训练过程中出现不可预料的错误。 3. 代码调试 在复现代码的过程中,可能会遇到各种编译和运行错误。耐心调试是关键。同时,建议使用版本控制工具(如Git)来跟踪代码变更,以便在出现问题时能够迅速回滚到之前...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcv2 defmain():total_pics=1000cap=cv2.VideoCapture(0)pic_no=0flag_start_capt...
<pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>225</xmin> <ymin>602</ymin> <xmax>336</xmax> <ymax>749</ymax> </bndbox> </annotation> 到此为止,数据集标注的工作就完成。我们现在手头有: 原始数据集...
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...
YOLO-Pose ,一种新的无 Heatmap 联合检测方法,是基于YOLOv5目标检测框架的姿态估计。 现有的基于 Heatmap 的两阶段方法并不是最优的,因为它们不是端到端训练的,且训练依赖于替代L1损失,不等价于最大化评估度量,即目标关键点相似度(OKS)。 YOLO-Pose ...
因此,用ReLU激活对模型进行了重新训练。我们观察到从SiLU到ReLU的活化降低了1-2%。我们称这些模型为YOLOv5_relu。 3.2 COCO结果 3参考 [1].YOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss