结果表明,YOLOv7-Pose在保持高精度的同时,也实现了较快的推理速度,可以满足实际应用中对实时性的要求。 五、总结与展望 本文对YOLOv7-Pose模型进行了详细的解析和测评,介绍了其原理、特点、优势以及在关键点检测任务中的实际表现。实验结果表明,YOLOv7-Pose在关键点检测任务中表现出了较高的性能,并且具有良好的实...
随着深度学习的不断发展,我们可以预期在人体姿态估计方面会有进一步的改进,而YOLOv7姿态估计模型很可能在这些发展中发挥重要作用。 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,...
在ECCV 2022和CVPRW 2022会议上,YoLo-Pose和KaPao(下称为yolo-like-pose)都基于流行的YOLO目标检测框架提出一种新颖的无热力图的方法,类似于很久以前谷歌使用回归计算关键点的思想,yolo-like-pose一不使用检测器进行二阶处理,二部使用热力图拼接,虽然是一种暴力回归关键点的检测算法,但在处理速度上具有一定优势。
在ECCV 2022和CVPRW 2022会议上,YoLo-Pose和KaPao(下称为yolo-like-pose)都基于流行的YOLO目标检测框架提出一种新颖的无热力图的方法,类似于很久以前谷歌使用回归计算关键点的思想,yolo-like-pose一不使用检测器进行二阶处理,二部使用热力图拼接,虽然是一种暴力回归关键点的检测算法,但在处理速度上具有一定优势。
简介:YOLOv7姿态估计pose estimation(姿态估计+目标检测+跟踪) 概述 YOLOv7姿态估计:一种快速准确的人体姿态估计模型 人体姿态估计是计算机视觉中的一项重要任务,具有各种应用,例如动作识别、人机交互和监控。近年来,基于深度学习的方法在人体姿态估计方面取得了显著的性能。其中最流行的深度学习方法之一是YOLOv7姿态估计...
使用Tensorrt部署,C++ API yolov7_pose模型 虽然标题叫部署yolov7_pose模型,但是接下来的教程可以使用Tensorrt部署任何pytorch模型。 仓库地址:https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/pose 系统版本:ubuntu18.4 驱动版本:CUDA Version: 11.4 在推理过程中,基于 TensorRT 的应用程序的执行速度可比 CPU 平台的速度...
一、YOLOv7-Pose简介 YOLOv7-Pose是基于YOLOv7目标检测框架的一种关键点检测算法。它继承了YOLO系列算法的高效性能和实时性,同时针对人体关键点检测任务进行了优化和改进。通过引入Pose模块,YOLOv7-Pose能够实现对人体各个关键点的精准定位和识别,为各种应用场景提供强大的技术支持。 二、YOLOv7-Pose的工作原理 YOLO...
python models/export_onnx.py \--weights weights/yolov7-w6-pose.pt \--img-size 832 \--device 0 \--batch-size 1 \--simplify 导出TensorRT模型 使用脚本: python models/export_TRT.py \--onnx weights/yolov7-w6-pose.onnx \--batch-size 1 \--device 1 \--fp16 ...
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...
有许多两阶段姿态估计模型在基准测试中表现良好,例如:Alpha Pose、OpenPose、Deep Pose等等。然而,由于两阶模型相对复杂,获得的实时性能非常昂贵。这些模型在GPU上运行得很快,但在CPU上运行的较慢。就效率和准确性而言,MediaPipe是一个很好的姿态估计框架。它在CPU上生成实时检测,且速度很快。 YOLOv7 与传统的姿态...