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-...
相反,YOLO-Pose将一个人的所有关键点与Anchor联系起来。 YOLO-Pose基于YOLOv5目标检测框架,也可以扩展到其他框架。YOLO-Pose也在YOLOX上在有限程度上进行了验证。图2说明了具有用于姿态估计的总体架构。 2.1 总览 YOLOv5在精度和复杂性方面都是一个非常不错的检测器。因此,选择它作为搭建的基础,并在其之上构建。YO...
YOLOPOSE实际应用:在体育竞技领域,YOLOPOSE可以用于运动员的姿态分析和评估,为教练和运动员提供实时的反馈和指导。在智能医疗领域,YOLOPOSE可以用于康复训练和姿态纠正等方面,帮助患者恢复正常的身体姿态和运动功能。 YOLOv5实际应用:在自动驾驶领域,YOLOv5可以用于车辆和行人的检测与跟踪,提高自动驾驶系统的安全性和稳定...
1. 环境配置 首先,确保你的开发环境满足YOLOv5Pose的要求。这包括正确的Python版本、PyTorch版本、CUDA版本以及其他依赖库。不同的版本可能会引发兼容性问题,因此建议仔细阅读官方文档,确保所有依赖项都正确安装。 2. 数据准备 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。
本项目旨在开发一个智能运动分析系统,该系统能够通过视频流或图像序列自动识别篮球运动员的投篮动作和足球运动员的射门动作。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...
Methods: This study introduces YOLOv5-POS, an innovative cabbage posture prediction approach. Building on the YOLOv5s backbone, this method enhances detection and segmentation capabilities for cabbage heads and roots by incorporating C-RepGFPN to replace the traditional Neck ...
基于Yolov5和Yolov8-pose的摔倒检测软件是由西南民族大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1976536,属于分类,想要查询更多关于基于Yolov5和Yolov8-pose的摔倒检测软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
❔Question Hi, I have read your paper: "YOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss", and I was fascinated by the potential of your idea. Your paper is pointing at this repo, but I cann...
移动端NCNN部署,项目支持YOLOv5s、YOLOv4-tiny、MobileNetV2-YOLOv3-nano、Simple-Pose、Yolact、ChineseOCR-lite、ENet、Landmark106、DBFace、MBNv2-FCN与MBNv3-Seg-small模型,摄像头实时捕获视频流进行检测。 iOS: Xcode 11.5 macOS 10.15.4 iPhone 6sp 13.5.1 ...
yolov5 simplepose人体姿态 【摘要】 先给效果图: 1060显卡,检测+关键点,有时快点100ms以内。 github地址: https://github.com/liangheming/simple_pose 但是原版没有测试图片或者视频的方法,只有验证精度的方法,本人根据代码整理出测试视频或者图片的代码,可视化展示算法效果: import osimport randomimport tim......