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模型采用了轻量级的网络结构,使得模型在部署时更加便捷,可以满足各种应用场景的需求。 四、YOLOv7-Pose模型在关键点检测任务中的实际表现 为了验证YOLOv...
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。
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]....
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。
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 平台的速度快 40 倍。借助 TensorRT,您可以优化在所有...
一、yolov7-w6 VS yolov7-w6-pose 首先看下yolov7-w6使用的检测头 表示一共有四组不同尺度的检测头,分别为15×15,30×30,60×60,120×120,对应输出的节点为114,115,116,117 再看看yolov7-w6-pose使用的检测头: 上述重复的地方不累述,讲几个点: ...