模型性能提升、pose模式部署能力; 应用范围:工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测; 指导手册 zhuanlan.zhihu.com/p/66 实时更新中,模型轻量化创新结果如下: layers parameters GFLOPs kb mAP50 mAP50-95 yolov8-pose 187 3379496 9.6 6842 0.921 0.697 yolov8-C2f_GhostBottleneck-pose 362 2590296 ...
本期视频内容:YOLOv8Pose姿态估计改进教程:从零开始改进训练教程,改进主干、Neck、检测头、Loss等创新点-UltralyticsPro 视频教程🚀源代码项目订阅地址: https://github.com/iscyy/ultralyticsPro ultralyticsPro项目:专注改进YOLOv8,基于官方YOLOv8,稳定环境一键配好,适合零基础小白及以上的用户使用...
SIoU损失函数通过角度损失、距离损失、形状损失和IoU损失的综合计算,优化了边界框回归的准确性,从而提升了模型在复杂场景中的表现。这一改进使得YOLOv8-PoseBoost模型在小目标检测和复杂场景中的运动分析任务中表现出色,增强了多模态机器人的感知和执行能力。
本文的研究目的是通过改进YOLOv8pose算法,提高校园体测中运动姿势识别的准确性和实时性。 引言:介绍研究背景、目的和意义,阐述运动姿势识别的重要性和应用场景。 相关工作:概述现有的运动姿势识别技术和算法,特别是基于深度学习的相关算法。 YOLOv8pose算法介绍与改进:详细介绍YOLOv8pose算法的基本原理和优点,分析其在...
只跑了open pose 可以获得人体的关键点图,用于后续的.jit模型训练 人体的关键点图会保存在data/test中 pose.py中draw方法的最下面可以控制保存关键点图的位置 如果想要检测其他姿势: 1.收集图片,跑runOpenpose.py 文件获得人体的关键点图 2.对人体的关键点图根据自己想要的进行分类放在data/train 和 data/test ...
在原有的YOLOv8-pose网络上替换骨干网络为ShuffleNetv2,将GhostConv模块整合到Neck中,降低网络计算量,在网络层中加入SE注意力机制,提高模型计算精度;同时采用了WIOU损失函数,使模型的收敛效果更好;改进后的模型与原始模型相比,目标框检测精度提升0.30%,浮点计算量减少33.70%,参数量减少38.55%,模型大小降低了37.18%。
速度快:Yolov8-pose采用了高效的神经网络结构和优化算法,可以在短时间内完成大量的计算任务,因此在实际应用中具有很高的实时性。 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,...
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被引量: 0发表: 0年 基于深度学习的智慧教室学生课堂行为识别算法研究 改进后的识别方法的分类精度高于原模型.(3)提出基于两阶段检测的学习行为识别算法.第一阶段为基于YOLOX的学生目标检测算法,为改善学生间相互遮挡的问题,使用改进的... 渠修栋 - 北方民族大学 被引量: 0发表: 2023年 加载更多0关于...
YOLOv8n-pose 模型进行改进 , 提出一种新的检测 随着现代测试技术不断发展 , 运用先进技术获 取马匹体尺参数并评估其形态特征 , 以制定育种计模型 DSS-YOLO (DCNv2-SA-SIoU-YOLO ) 关键 [7-9 ] [10 ] 划成为当下的主流研究方向。Kristjansson 等点检测模型 , 并结合点云数据处理方法 , 通过检测 ...