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; 指导手册 zhuanlan.zhihu.com/p/66 实时更新中,模型轻量化创新结果如下: layers parameters GFLOPs kb mAP50 mAP50-95 yolov8-pose 187 3379496 9.6 6842 0.921 0.697 yolov8-C2f_GhostBottleneck-pose 362 2590296 ...
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...
本文的研究目的是通过改进YOLOv8pose算法,提高校园体测中运动姿势识别的准确性和实时性。 引言:介绍研究背景、目的和意义,阐述运动姿势识别的重要性和应用场景。 相关工作:概述现有的运动姿势识别技术和算法,特别是基于深度学习的相关算法。 YOLOv8pose算法介绍与改进:详细介绍YOLOv8pose算法的基本原理和优点,分析其在...
本发明公开了一种基于改进YOLOv8‑Pose的智慧教室学生姿势关键点检测方法,涉及智慧教育技术领域,包括以下步骤:S1、引入CBAM轻量级注意力模块:用于小目标检测和复杂场景感知;提高对小目标个体的敏感度;并提供CBAM的主要数学推导过程;本发明中,引入CBAM轻量级注意力模块,以增强网络对检测目标的关注,从而提高对个体的敏感度...
本发明公开了一种基于YOLOv8n‑Pose改进的人体姿态估计算法,所述基于YOLOv8n‑Pose改进的人体姿态估计算法包括如下步骤:YOLOv8n‑Pose‑EMSC:在骨干网络末端引入EMA注意力模块,以此增强网络模型的特征提取能力;采用全新的C2f‑EMSC模块,以此增强对多尺度目标的识别和检测能力;采用EIOU改进损失函数,以此提升人体关...
被引量: 0发表: 0年 基于深度学习的智慧教室学生课堂行为识别算法研究 改进后的识别方法的分类精度高于原模型.(3)提出基于两阶段检测的学习行为识别算法.第一阶段为基于YOLOX的学生目标检测算法,为改善学生间相互遮挡的问题,使用改进的... 渠修栋 - 北方民族大学 被引量: 0发表: 2023年 加载更多0关于...
基于改进YOLOv8n-pose的关键点跌倒检测系统是由长春大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0955431,属于分类,想要查询更多关于基于改进YOLOv8n-pose的关键点跌倒检测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
期育种计划至关重要。 [ [ 方方法法 ] ] 选择 Azure Kinect 深度相机获取蒙古马双侧 RGB-D 数据 , 以 YOLOv8n-pose 为基础 , 通过在 C2f 模块中引入可变形卷积 (Deformable Convolution v2, DCNv2 ) , 同时添加洗牌注意力机制 (Shuffle Atten?
30、本发明的有益效果是:本发明中的基于yolov8n-pose改进的人体姿态估计算法,在骨干网络末端引入ema注意力模块,以此增强网络模型的特征提取能力;采用全新的c2f-emsc模块,以此增强对多尺度目标的识别和检测能力;采用eiou改进损失函数,以此提升人体关键点的定位效果,通过精确评估和监测用户的运动姿态,帮助医疗机构和康复中...