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...
在损失函数的设计上,YOLOv8使用了VFLLoss作为分类损失,同时结合DFLLoss和CIoULoss来优化回归损失。这种多损失函数的组合策略使得模型在训练过程中能够更好地平衡分类和回归任务的优化,进而提升了检测精度。尤其是在面对样本不平衡的情况下,Focal Loss的引入有效地解决了正负样本数量不均的问题,增强了模型对困难样本的学习...
3.3 默认参数开启训练 from ultralytics.cfg import entrypoint arg="yolo pose train model=yolov8-pose.yaml data=data/transistor/transistor.yaml" entrypoint(arg) 3.4训练结果分析 YOLOv8-pose summary (fused): 187 layers, 3077975 parameters, 0 gradients, 8.3 GFLOPs Class Images Instances Box(P R mAP...
YOLOv8-Pose模型在保持高精度的同时,实现了快速的推理速度,适用于实时应用场景。为了进一步优化性能,可以采用多种策略,如调整网络结构、优化损失函数、使用数据增强技术等。 YOLOv8-Pose模型的应用场景非常广泛,包括但不限于: 体育分析:实时捕捉运动员的动作,进行动作分析和评估。 安防监控:检测人体姿态,识别异常行为。
YOLOv8-Pose关键点检测 ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集; 🚀🚀🚀模型性能提升、pose模式部署能力; 🍉🍉🍉应用范围:工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测; 实时更新中,模型轻量化创新结果如下: layers parameters GFLOPs kb mAP50 mAP50-95 yolov8-po...
cls 0.5 类别损失增益(值越大越表强调,按像素缩放) 根据训练输出的cls_loss调整 dfl 1.5 DFL 损失增益 根据训练输出的dfl_loss调整 pose 12.0 姿态损失增益(仅 pose 训练) - kobj 2.0 关键点对象损失增益(仅 pose 训练) - label_smoothing 0.0 标签平滑,一种正则化技术,用于减少模型对训练数据的过拟合程度 ...
💡💡💡本文解决什么问题:教会你如何用晶体管从标注到训练Yolov8-pose关键点检测 1.如何标注自己的关键点数据集 1.1 labelme下载 代码语言:javascript 复制 # 安装labelme pip install labelme 1.2使用labelme下 直接在python环境下运行 代码语言:javascript ...
Yolov8 源码解析(三十七) .\yolov8\ultralytics\nn\modules\conv.py # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license"""Convolution modules."""import math import numpy as np import torch import torch.nn as nn __all__ = ("Conv","Conv2","LightConv","DWConv","DWConvTranspose2d","ConvTranspose...
test/loss: 测试阶段的损失值。 metrics/accuracy_top1: 表示模型在top-1准确率方面的表现。 metrics/accuracy_top5: 表示模型在top-5准确率方面的表现。 lr/0: 这可能表示学习率。 接下来,我将进行以下分析和可视化: 损失函数变化:观察训练和测试损失随着epoch的变化趋势。 准确率分析:分析top-1和top-5准确...
Wasserstein Distance Loss 1)分析了 IoU 对微小物体位置偏差的敏感性,并提出 NWD 作为衡量两个边界框之间相似性的更好指标; 2)通过将NWD 应用于基于锚的检测器中的标签分配、NMS 和损失函数来设计强大的微小物体检测器; 3)提出的 NWD 可以显着提高流行的基于锚的检测器的 TOD 性能,它在 AI-TOD 数据集上的...