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...
本文摘要:一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测, 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显; 创新点:1)DCNv4结合SPPF;2)C2f创新为CSPStage;3)三个检测头更新为四个检测头; 原创组合创新,可直接使用至其他检测任务; 创新点:在NEU-DEU任务中mAP由原始的0.709 提升至0.737 博主简介 AI小怪兽,YOLO骨灰级玩家,1)Y...
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...
YOLOv8 通过专门的模型来处理这个任务,例如 yolov8n-pose.pt 就是一个预训练的姿态评估模型 YOLOv8 OBB YOLOv8 OBB模型是YOLO系列中的一个变体,专门设计用于检测具有方向的边界框(Oriented Bounding Boxes,OBB)。这种模型能够更准确地识别有角度或旋转的物体,适用于航空影像、文本检测等领域,提高了检测的准确性并减...
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...
《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...
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...
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...