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...
YOLO(You Only Look Once)系列算法因其高效的实时检测能力而受到广泛关注。本文将探讨基于YOLOv8的关键点车位线检测方法,从数据标注、模型训练到最终的推理过程进行全面解析。 在这里插入图片描述 数据准备与标注 数据收集:首先,需要收集大量包含不同场景下的停车位图片。这些图片应该覆盖多种环境条件,如白天、夜晚、晴...
loss[0] *= self.hyp.box # box gain loss[1] *= self.hyp.pose / batch_size # pose gain loss[2] *= self.hyp.kobj / batch_size # kobj gain loss[3] *= self.hyp.cls # cls gain loss[4] *= self.hyp.dfl # dfl gain return loss.sum() * batch_size, loss.detach() 总结 YOL...
success = model.export(format="onnx", simplify=True) # export the model to onnx format assert success 会在执行目录下生成yolov8s-pose.onnx,然后使用trtexec工具转换为yolov8s-pose.engine: trtexec --onnx=yolov8s-pose.onnx --saveEngine=yolov8s-pose.engine --fp16 --workspace=8192 # 8G 同...
Yolov8 源码解析(三十六) .\yolov8\ultralytics\models\yolo\pose\__init__.py # 导入模块 predict 中的 PosePredictor 类 # 导入模块 train 中的 PoseTrainer 类 # 导入模块 val 中的 PoseV
其中pose指定任务类型，predict代表我们是要做推断，模型这里我选择的是最轻量级的YOLOv8n-pose，”show=...
()# 将inf和相加可能导致nan损失# 返回平均每个前景掩模的损失returnloss / fg_mask.sum()classv8PoseLoss(v8DetectionLoss):"""Criterion class for computing training losses."""def__init__(self, model):# model must be de-paralleled"""Initializes v8PoseLoss with model, sets keypoint variables ...
yolov8-pose.yaml:为姿态估计任务定制的YOLOv8模型配置。yolov8-pose-p6.yaml:针对更大的输入分辨率或...
pose_palette (np.ndarray): A specific color palette array with dtype np.uint8. """ def __init__(self): """Initialize colors as hex = matplotlib.colors.TABLEAU_COLORS.values().""" hexs = ( "042AFF", "0BDBEB", "F3F3F3", "00DFB7", "111F68", "FF6FDD", "FF444F", "CCED...