通过将YOLOv7和Pose模型转换为TensorRT可执行文件,可以充分利用GPU的计算能力,实现更快的推理速度。 总之,通过将YOLOv7和姿态估计Pose与TensorRT结合,可以实现高效的目标检测和姿态估计任务。这种部署加速方案不仅提高了推理速度,还保持了较高的准确性,适用于实时应用场景,如视频监控、人体行为分析等。 实现YOLOv7:可训...
importonnxruntimeimportnumpyasnpimportcv2# 指定你的 ONNX 模型文件路径onnx_model_path='/home/ubuntu/GITHUG/yolov7_pose/runs/train/exp2/weights/best.onnx'# 创建 ONNX Runtime 的推理会话sess=onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path)# 获取输入名称和形状input_name=sess.get_inputs()[0]....
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 9527 train.py --data data/coco_kpts.yaml --cfg cfg/yolov7-w6-pose.yaml --weights weights/yolov7-w6-person.pt --batch-size 128 --img 960 --kpt-label --sync-bn --device 0,1,2,3,4,5,6,7 --name yolov7-...
一体化设计:YOLOv7-Pose将目标检测与关键点检测任务整合到一个网络中,避免了传统方法中需要分别训练两个模型的繁琐过程,提高了整体性能。 高性能表现:在实际应用中,YOLOv7-Pose在关键点检测任务中表现出了较高的性能,特别是在处理复杂场景下的关键点检测问题时,其优势更为明显。 易于部署:YOLOv7-Pose模型采用了...
yolov7 pose 跌倒检测 yolov7 pose一、基于人体姿态跌倒检测采用人体骨骼关键点之间的位置关系对人体是否跌倒进行判断。即在视频或图片中,根据人体姿态估计,获取人体关节点的位置信息,根据部分关节点之间的位置、角度关系判断是否有“跌倒”。基于人观察总结出来的规律并设置相关位置、角度阈值,来判断是否倒地。 跌倒检测...
│ ├── pose.png │ ├── tennis_caption.png │ ├── tennis.jpg │ ├── tennis_panoptic.png │ └── tennis_semantic.jpg ├── hubconf.py(感觉暂时没啥用) ├── inference │ └── images │ ├── bus.jpg │ ├── horses.jpg │ ├── image1.jpg │ ├── image...
[2] Girdhar, R., Gkioxari, G., Torresani, L., & Paluri, M. (2018). Detect-and-Track: Efficient Pose Estimation in Videos. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. ↩︎ [3] Antol, S., Agrawal, A., Lu, J., Mitchell, M., Batra, D....
yolov7 pose 跌倒检测 Ctrl CV keep learning yolov7 pose 一、基于人体姿态跌倒检测 采用人体骨骼关键点之间的位置关系对人体是否跌倒进行判断。即在视频或图片中,根据人体姿态估计,获取人体关节点的位置信息,根据部分关节点之间的位置、角度关系判…阅读全文 赞同3 4 条评论 分享收藏浏览...
对于需要在计算资源受限的环境中部署目标检测模型的用户来说,YOLOv7-tiny可能是一个更合适的选择。而对于追求最高检测精度的应用场景,YOLOv6n可能是当前最佳的选择。未来的研究可能会集中在如何进一步提升检测速度与准确性的平衡,以及如何在不同类型的数据集上验证和提升模型的泛化能力。此外,随着新版本的持续推出,...
NNCF 是 OpenVINO 中的神经网络推理优化提供了一套高级算法,精度下降最小。我们将在训练后模式下使用 8-bit量化来优化 YOLOv7。优化过程包含以下步骤:1)创建用于量化的数据集。2)运行 nncf.quantize 以获取优化的模型。3)使用 openvino.runtime.serialize 函数序列化 OpenVINO IR 模型。