损失函数设计:在关键点检测任务中,除了传统的边界框回归损失外,还需要引入关键点定位损失。常用的损失函数包括均方误差(MSE)和Huber损失。通过优化这些损失函数,使模型能够同时学习到车位线的边界框和关键点位置。 训练过程:使用标注好的数据集对模型进行训练。训练过程中需要注意以下几点: 批量大小:根据GPU内存大小选择...
姿态由一组关键点的坐标和顺序定义。关键点损失监控了预测和实际关键点之间的相似性。两个对应关键点之间的欧几里得距离是关键点损失的主要组成部分。此外,每个关键点都带有一个权重σ,定义了关键点的重要性,默认值为1/关键点数。例如,如果姿态有四个关键点,则所有关键点的权重为1/4 = 0.25。 关键点目标损失 复制...
姿态由一组关键点的坐标和顺序定义。关键点损失监控了预测和实际关键点之间的相似性。两个对应关键点之间的欧几里得距离是关键点损失的主要组成部分。此外,每个关键点都带有一个权重σ,定义了关键点的重要性,默认值为1/关键点数。例如,如果姿态有四个关键点,则所有关键点的权重为1/4 = 0.25。 关键点目标损失 impo...
精度高:Yolov8-pose通过深度学习的方法对图像进行特征提取和关键点预测,因此具有很高的精度和稳定性。 易于扩展:Yolov8-pose的开源代码和模块化设计使得用户可以轻松地对其进行扩展和改进,以适应不同的应用场景。 二、数据标记和生成适合Yolov8-pose的yolo数据集 在进行Yolov8-pose训练之前,需要先准备好数据集。数据集...
《YOLO小目标检测》 《深度学习工业缺陷检测》 《YOLOv8-Pose关键点检测》 1.YOLOv8介绍 UltralyticsYOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集...
关键点检测是YOLOv8-Pose的核心任务之一。为了实现关键点的准确检测,YOLOv8-Pose将每个人体姿态点定义为一个独立的类别,并在输出层上设置相应的检测头。每个检测头由一个卷积层和一个线性激活函数组成,用于预测关键点的位置和置信度。在训练过程中,YOLOv8-Pose采用了交叉熵损失函数来优化关键点的预测结果。 三、YOLO...
高效快速:YOLOv8 Pose采用了高效的神经网络结构和优化算法,能够在短时间内完成大量的计算任务,具有较高的实时性。 准确率高:通过引入关键点检测的任务分支和优化的损失函数,YOLOv8 Pose在人体关键点检测方面取得了较高的准确率。 易于扩展:YOLOv8 Pose的开源代码和模块化设计使得用户可以轻松地对其进行扩展和改进,以...
除了头部和损失函数外,标签分配是检测器训练过程中的一个关键组件,它负责将分类和回归目标分配给预定义的锚框。最近,动态标签分配方法,如OTA[8]和TOOD[7],广受好评,与静态标签分配方法[43]相比取得了显著改进。动态标签分配方法根据预测和真实值之间的分配成本来分配标签,例如OTA[8]。尽管损失函数中分类和回归的对...
YOLO 模型的训练设置包含训练过程中使用的各种超参数和配置。 这些设置会影响模型的性能、速度和准确性。 关键的训练设置包括批量大小、学习率、动量和权重衰减。 此外,优化器、损失函数和训练数据集组成的选择也会影响训练过程。 仔细调整和试验这些设置对于优化性能至关重要。