import cv2 from ultralytics import YOLO # 加载YOLOv8模型 model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 这里要什么就换什么yolov8i默认目标检测(i= n,m,l,x)尾缀有-pose,-seg # 打开视频文件 # video_path = "path/to/your/video/file.mp4" cap = cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认摄像头,如果有多个摄...
我们可以直接使用YOLOv8的API或者开源代码来实现人体姿态检测。 YOLOv8人体姿态检测 YOLOv8开源了5个尺寸大小的人体姿态检测模型,YOLOv8n-pose是尺寸最小的模型,但是其速度也是最快的模型,但也是牺牲了精确度。YOLOv8x-pose-p6是大尺寸模型,其图片尺寸为1280,当然模型也是最大的,其速度有所降低,但大大提高了检测...
模型训练:选择合适的YOLOv8模型(如YOLOv8n-pose)并使用标注好的数据集进行训练。 模型评估与优化:使用测试集对模型进行评估,并根据评估结果对模型进行优化调整。 应用部署:将训练好的模型部署到瑜伽教学APP中,实现实时瑜伽姿势识别。 通过该案例,我们可以看到YOLOv8在人体姿态关键点检测中的实际应用效果。它不仅能够准...
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...
YOLOv8-Pose是一种基于YOLO(You Only Look Once)系列目标检测模型的扩展,特别专注于人体关键点检测(Pose Estimation)。下面是对YOLOv8-Pose原理的详细解释: 一、YOLOv8的基本原理 YOLOv8是YOLO系列算法的最新版本,继承了前几代算法的优点,并在性能和精度方面进行了进一步的优化。它采用了更高效的网络结构、改进的锚...
Yolov8 Pose算法的原理是在Yolov8的基础上引入了姿势估计模块,通过联合检测和姿势估计的方式来实现准确的姿势检测。Yolov8是一种基于深度神经网络的目标检测算法,它具有高速度和较高的准确率。通过将Yolov8与姿势估计模块结合起来,可以在保持检测速度的同时,实现对人体姿势的准确检测。 Yolov8 Pose算法的基本思想是将姿...
为了使用YOLOv8x-pose进行人体姿态检测，首先需要安装ultralytics库，库内集成YOLOv8x-pose姿态检测模型。接着，导入YOLO库并加载yolov8n-pose模型，无需额外下载模型，模型加载后即可进行预测。支持的输入包括图片URL地址、图片本地位置和视频等。模型预测完成后，结果保存在results中。为了直观展示检测结...
C#使用纯OpenCvSharp部署yolov8-pose姿态识别 【源码地址】 github地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics 【算法介绍】 Yolov8-Pose算法是一种基于深度神经网络的目标检测算法,用于对人体姿势进行准确检测。该算法在Yolov8的基础上引入了姿势估计模块,通过联合检测和姿势估计的方式来实现准确的姿势检测。
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 ...
《YOLOv8-Pose关键点检测》 1.高精度的YOLOv8改进 1.1 DCNv4原理 原文链接:YOLOv8全网首发:新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新?高效结合SPPF_可形变卷积最新版-CSDN博客 论文:https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf 摘要:我们介绍了可变形卷积v4 (DCNv4),这是一种高效的算子,专为广泛的视觉应用而设计...