轻量化模型设计:模型压缩率从6842降低到1018,GFLOPs从9.6降低至2.2,mAP50从0.921变为0.92(几乎不变) 1.Yolov8-pose轻量化模型设计 直接先上图 2. yolov8-lite-pose介绍 2.1 Stemblock 论文:1804.06882.pdf (arxiv.org) Stemblock最初来源于轻量级神经网络PeleeNet ResNet和DenseNet在第一层都是用的是一...
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,以适应不同的应用场景。 改进之处: 进一步优化网络结构:通过调整网络层的数量和参数,进一步提高模型的检测速度和准确率。
yolov8-pose_PPLCNet.yaml 228 2223924 6.6 4574 0.901 0.752 2.PPLCNet介绍 论文:arxiv.org/pdf/2109.1509 摘要:本文提出一种基于MKLDNN加速的轻量CPU模型PP-LCNet,它在多个任务上改善了轻量型模型的性能。本文列举了一些可以提升模型精度且保持延迟几乎不变的技术,基于这些改进,所提PP-LCNet可以凭借同等推理速...
使用OpenVINOPythonAPI编写 YOLOv8-Pose 姿态估计模型推理程序 用Netron 打开 yolov8n-seg.onnx 可以看到模型的输入和输出: 输入节点名字:“images”;数据:float32[1,3,640,640] 输出节点1的名字:“output0”;数据:float32 [1,56,8400],其中“8400”是指 YOLOv8 的3个检测头在 imgsz=640 时,有640/8=80...
构建一个基于 YOLOv8Pose 和 CRNN 的水表刻度识别系统。以下是详细的步骤: 数据准备:确保数据集格式正确。 环境部署:安装必要的库。 模型训练: 使用YOLOv8Pose 进行人脸关键点检测(模拟水表指针位置)。 使用CRNN 进行数字识别。 推理工作流:将 YOLOv8Pose 和 CRNN 结合起来进行端到端的水表刻度识别。
采用如下命令,对于yolov8-pose做模型转换工作 atc --model=yolov8n-pose.onnx --framework=5 --output=yolov8n-pose --input_shape="input:1,3,640,640" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=aipp.cfg 运行之后直接报错 ATC start working now, please wait for a moment. ...
yolov8-pose似乎 不支持自己训练的模型#1511 New issue ClosedDescription Luluoy opened on May 1, 2024 实验官方模型通过。 自己的模型,一个类别,4个关键点的,在转换为engine文件的时候失败了,【TRT】【E】报错在层294的参数对不上。 已经更改了config.h中的变量为4,种类为1。 然后将数据集略作更改,强行...
我的第一想法就是直接把rk的demo当成so库封装来用,我直接在yolov8_pose的c代码下面添加yolov8_pose.cc与yolov8_pose.h用作封装,先上代码 yolov8_pose.cc #include "yolov8_pose.h" #include <stdint.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> ...
1.Yolov8-pose轻量化模型设计 直接先上图 2. yolov8-lite-pose介绍 2.1 Stemblock 论文:1804.06882.pdf (arxiv.org) Stemblock最初来源于轻量级神经网络PeleeNet ResNet和DenseNet在第一层都是用的是一个7x7、stride为2的卷积层,浅层网络的作用一般是提取图像的边缘、纹理等信息;Stem Block的设计就是打算...
如果要用YOLOv8调用摄像头的话,也非常简单: yolo pose predict model=yolov8n-pose.pt source=0 show=True save=True 官方在COCO数据集上做了更多测试: 总计发布了YOLOv8n-pose、YOLOv8s-pose...YOLOv8x-pose-p6等6个模型,在A100上的推断速度从1.18ms到10.04ms,模型参数3.3M到99.1M。 方便在不同硬件和...