代码: #全部代码可私信或者qq1309399183 def run(poseweights="yolov7-w6-pose.pt",source="football1.mp4",device='cpu',view_img=False, save_conf=False,line_thickness = 3,hide_labels=False, hide_conf=True): frame_count = 0 #count no of frames total_fps = 0 #count total fps time_list...
person_keypoints_val2017.json 文件放置在对应位置(不是 coco 文件夹,是 coco 下面的 annotation 文件夹) 现在重新执行测试代码,终于OK了!!! 测试结束,会在 yolov7-pose 文件夹中生成一个 runs 文件夹,里面保存了测试的图片,举个例子 六、网盘资源 COCO数据集下载还是挺麻烦的,我这儿分享一下用到的测试集。
三、执行代码 python test.py --data data/coco_kpts.yaml --img 960 --conf 0.001 --iou 0.65 --weights yolov7-w6-pose.pt --kpt-label 创建main.py,代码改造 # -*- coding:utf-8 -*- import torch import cv2 import numpy as np import time import torchvision from torchvision import transform...
如果直接使用export脚本进行onnx的抽取一定报错,在上一节我们已经看到pose.pt模型使用的检测头为IKeypoint,那么脚本需要进行相应更改:在export.py的这个位置插入: 代码语言:javascript 复制 # 原代码:fork,minmodel.named_modules():m._non_persistent_buffers_set=set()# pytorch1.6.0compatibilityifisinstance(m,mode...
python --img-size960--weights/home/ubuntu/GITHUG/yolov7_pose/runs/train/exp2/weights/best.pt--grid--export-nms--simplify 如果顺利的话,我们会得到一个onnx格式的模型。我们可以打开https://netron.app/ 然后选择onnx模型打开。我们可以看到模型的图像 ...
代码 #全部代码可私信或者qq1309399183def run(poseweights="yolov7-w6-pose.pt",source="football1.mp4",device='cpu',view_img=False,save_conf=False,line_thickness = 3,hide_labels=False, hide_conf=True):frame_count = 0 #count no of framestotal_fps = 0 #count total fpstime_list = [] ...
MediaPipe Pose是用于高保真人体姿势跟踪的ML解决方案,利用BlazePose研究成果,还从ML Kit Pose Detection API中获得了RGB视频帧的整个33个2D标志(或25个上身标志)。当前最先进的方法主要依靠强大的桌面环境进行推理,而MediaPipe Pose的方法可在大多数现代手机,甚至是Web上实现实时性能。
官方YOLOv7-pose和YOLO-Pose代码只在test.py中计算检测mAP。若要计算关键点mAP,需使用COCO API。在此仓库中实现的oks_iou矩阵计算加速了关键点mAP的计算。测试关键点mAP时,oks区域设置为0.6乘以ground truth box的区域。 测试PyTorch模型 python test_multi_backend.py \--weights weights/yolov7-w6-pose.pt \...
1. YOLOv7 代码组织结构 YOLOv7 代码结构 . ├── cfg(存放`yaml`格式定义的网络结构) │├── baseline(用来比较的) ││├── r50-csp.yaml ││├── x50-csp.yaml ││├── yolor-csp-x.yaml ││
<pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>680</xmin> <ymin>31</ymin> <xmax>1071</xmax> <ymax>684</ymax> </bndbox> </annotation> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...