为训练和验证数据创建与 YOLOv8 一致的注解 在准备数据之前,我们需要精通 Ultralytics 的 YOLOv8 姿态模型所接受的关键点检测注释格式。以下几点突出显示了用于微调 Ultralytics 的 YOLOv8 Pose 模型的数据集格式: 用于训练YOLO姿态模型的数据集格式如下: 每张图片一个文本文件:数据集中的每张图片都有一个对应的文本...
二、YOLOv8-Pose在YOLOv8基础上的姿态估计 YOLOv8-Pose在YOLOv8的基础上进行了扩展,专注于人体关键点检测。其核心思想是将物体检测任务分解成两个部分:首先定位物体的位置,然后识别每个位置对应的人体部位。通过这种方式,YOLOv8-Pose能够实现对人体姿态的准确估计。 三、YOLOv8-Pose模型的关键组件和结构 YOLOv8-Pose...
一、YOLOv8-Pose的网络结构 YOLOv8-Pose网络结构是在YOLOv3的基础上进行改进和优化得到的。它采用了Darknet作为主干网络,并在其上添加了一系列的卷积层、上采样层和连接层,以提取更丰富的特征信息。同时,为了实现人体姿态点的检测和估计,YOLOv8-Pose在输出层上引入了关键点检测的任务分支。 二、YOLOv8-Pose的关键...
./yolov8-pose yolov8s-pose.engine data/test.mp4 # the video path 可视化效果: 大概就是一个完整的人会有 17 个关键点,然后按照一定顺序连接起来。 4.后处理部分简介 ONNX 模型结构后处理部分大概长这样: 左侧是检测模型的结构,输出 1x4x8400 表示有 8400 个框,坐标 xywh,输出 1x1x8400 表示 8400 个...
forward = lambda x: self.forward(x)[0] if isinstance(m, (Segment, Pose, OBB)) else self.forward(x) m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward self.stride = m.stride ...
在开始之前,需要一个包含各种瑜伽姿势的图像或视频的数据集,以及身体关键点的相应标注。确保您的数据集结构良好且组织良好。 使用Roboflow 的瑜伽姿势分类数据集 代码语言:javascript 复制 https://universe.roboflow.com/new-workspace-mujgg/yoga-pose 3. 在Google Colab上训练YOLOv8 Pose ...
Yolov8-pose是一种基于深度学习的关键点检测算法,其原理是使用卷积神经网络(CNN)对图像进行特征提取,然后通过回归算法预测关键点的位置。与传统的关键点检测方法相比,Yolov8-pose具有以下优点: 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...
YOLOv8 还支持姿态评估任务,这通常涉及到对人体或动物等生物的姿态进行识别和定位。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...
人的姿势(pose) 人和物体的交互(interactions with objects ) 人和其他人的交互(interaction with other person) ava_action_list_v2.2_for_activitynet_2019.pbtxt:用于activitynet的动作标注 这个文件是为了评估该数据集的向activity net的向下映射,自己制作时不需要 ...
keypoints=result.keypoints # Keypoints objectforpose outputs probs=result.probs # Probs objectforclassification outputs 可以看到返回结果还是非常简单明了的 代码语言:javascript 复制 0:640x6402persons,1cell phone,1:640x6401person,1motorcycle,1baseball glove,281.4msSpeed:5.8ms preprocess,140.7ms infer...