高效快速:YOLOv8 Pose采用了高效的神经网络结构和优化算法,能够在短时间内完成大量的计算任务,具有较高的实时性。 准确率高:通过引入关键点检测的任务分支和优化的损失函数,YOLOv8 Pose在人体关键点检测方面取得了较高的准确率。 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,以...
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...
最后一行summary为总的信息参数,模型一共有225层,参参数量(parameters)为:3157200,计算量GFLOPs为:8.9. 查看详细的网络结构 上面只是打印出了网络配置文件每一层相关的信息,如果我们想看更加细致的每一步信息,可以直接使用model.info()来进行查看,代码如下: 加载训练好的模型或者网络结构配置文件 from ultralytics im...
打印结果说明:可以看到模型配置文件一共有23行,params为每一层的参数量大小,module为每一层的结构名称,arguments为每一层结构需要传入的参数。最后一行summary为总的信息参数,模型一共有225层,参参数量(parameters)为:3157200,计算量GFLOPs为:8.9. 查看详细的网络结构 上面只是打印出了网络配置文件每一层相关的信息,...
结构说明 首先是YOLOv8的网络结构图 222869864-1955f054-aa6d-4a80-aed3-92f30af28849 骨干网络部分: 骨干网络部分的c2f结构可能借鉴了YOLOv7的设计。将原先的c3模块更新了c2f的模块,其中c3表示使用了3个常规的卷积模块,c2f表示使用了2个卷积模块并且更快(fast)。在不改变原始架构和梯度传输路径的前提下, 使用...
可以看到模型配置文件一共有23行,params为每一层的参数量大小,module为每一层的结构名称,arguments为每一层结构需要传入的参数。最后一行summary为总的信息参数,模型一共有225层,参参数量(parameters)为:3157200,计算量GFLOPs为:8.9. 查看详细的网络结构 上面只是打印出了网络配置文件每一层相关的信息,如果我们想看更...
基于Yolov8网络进行目标检测(一)-介绍和预测 之前提到过目标检测模型分为两类。一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族。他们识别错误率低,漏识别率也较低,但是由于网络结构参数的计算量大,导致其检测速度慢,不能满足实时检测场景。
姿势估计模型的输出是一组代表图像中对象上的关键点的点，通常以及每个点的置信度得分。当您需要识别场景中对象的特定部分以及它们之间的相对位置时，姿势估计是一个不错的选择。YOLOV8 Pose 如何使用YOLOv8预训练的Pose模型？使用如下代码直接基于YOLOv8预训练的Pose模型进行推理。from ultralytics import YOLO# Load...
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...
网络结构: C2f Backbone Neck Head 损失函数 正负样本选择 yolov8 训练与预测 之前整理的笔记: yolo系列之yolov3 yolo系列之yolov4 yolo系列之yolov5 yolo系列之yolov5-face yolo系列之yolov5-pose yolo系列之yolov6 yolo系列之yolov6-face和yolov6-pose yolo系列之yolov7 yolo系列之yolov7-face和yolov7-pose ...