# Parametersnc:1# numberofclasseskpt_shape:[21,3]# numberofkeypoints,numberofdims(2forx,y or3forx,y,visible)scales:# model compound scaling constants,i.e.'model=yolov8n-pose.yaml'will call yolov8-pose.yamlwithscale'n'#[depth,width,max_channels]n:[0.33,0.25,1024]s:[0.33,0.50,1024...
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8x-pose.pt 1. 可以下载示例数据集 https://ultralytics.com/assets/coco8-pose.zip 1. 训练代码 yolov8_keypoint_train.py from ultralytics import YOLO # 加载模型 #model = YOLO('yolov8s-pose.yaml') # build a new model ...
3.3 默认参数开启训练 from ultralytics.cfg import entrypoint arg="yolo pose train model=yolov8-pose.yaml data=data/transistor/transistor.yaml" entrypoint(arg) 3.4训练结果分析 YOLOv8-pose summary (fused): 187 layers, 3077975 parameters, 0 gradients, 8.3 GFLOPs Class Images Instances Box(P R mAP...
标签组成:类型,1个数据;目标框坐标,4个数据;关键点,n*3个数据(n为关键点个数,'3'为坐标及是否可见,点标签:0代表此点不在图像上,点标签:1 代表此点在图像上且在未遮挡处,点标签:2 代表此点在图像上但在遮挡处) 0 0.07390752032520326 0.5280939476061427 0.1384654471544715 0.22244805781391144 0.14059959349593495 0...
Ultralytics介绍了Tiger-Pose数据集,这是一个为姿态估计任务设计的多功能集合。该数据集包括来自YouTube视频的263张图像,其中210张用于训练,53张用于验证。 数据集下载地址:Tiger-pose - Ultralytics YOLOv8 Docs 2.Tiger-Pose关键点训练 2.1 新建data/tiger-pose/tiger-pose.yaml ...
447 0 01:18 App 基于YOLOv8和YOLOv5+PySide6的火灾火焰检测识别系统 438 0 36:12 App 从零开始的yolo11系列-tensorrtx的yolo11-seg c++部署,yolov8 11 detect obb pose seg同样适用 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
该方法返回一个 PoseModel 实例,包含了必要的参数,如通道数、类别数和关键点形状。 set_model_attributes 方法用于设置模型的关键点形状属性,调用父类的方法后,更新模型的关键点形状以匹配数据集中的关键点形状。 get_validator 方法返回一个姿态验证器的实例,用于模型验证。它定义了损失名称,包括边界框损失、姿态损失...
ultralytics/models/yolo/classify/val.py 处理分类模型的验证过程,包括数据预处理和指标计算。 ultralytics/models/yolo/pose/val.py 处理姿态估计模型的验证过程,类似于分类验证。 train.py 训练YOLO模型,配置数据集和训练参数,启动训练过程。 ultralytics/models/yolo/segment/__init__.py 组织图像分割相关功能,...
YOLO是一种目标检测算法,可以快速准确地识别图像中的物体;而Pose Estimation则用于估计图像中人体的姿态。本文将指导你如何使用YOLOv8和Pose Estimation来训练自己的数据集,从而实现自定义的目标检测和姿态估计。 一、准备工作 在开始之前,请确保你已经安装了Python环境,并配置了深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch。此外,...
【完整源码下载地址】 【延伸扩展】 运行runOpenpose.py 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...