Again, L1 loss is naïve and doesn’t take into consideration scale of an object or the type of a keypoint. 關鍵點置信度損失: YOLOv8-POSE yolov8-obb的主要思路就是在檢測頭的基礎上加一個obb模塊,在進行框預測的同時順便進行關鍵點檢測。其中需要注意的是,正負樣本分配、NMS都是以目標檢測爲基準...
模型轻量化创新 |轻量高性能网络PPLCNet助力backbone 3.loss优化 3.1 多loss自研设计 Yolov8-pose关键点检测:loss系列 | 手把手教程,多loss设计提升关键点提取性能-CSDN博客
3.1 多loss自研设计 详见: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/134174684 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖! 原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。 如有侵权,请...
1.1 labelme下载 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 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 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 labelme 1.3 labelme介绍 关键点标记主要使用 1)Create Rectangle生成矩形框; 2)Create Po...
loss function(损失函数):常用的是Smooth L1 Loss和关键点分类交叉熵,用来训练模型准确预测关键点的位置和类别。 四、YOLOv8-Pose在训练和推理过程中的工作流程 在训练过程中,YOLOv8-Pose模型使用标注好的人体姿态数据集进行训练。通过迭代优化网络参数,使得模型能够准确地检测人体姿态。训练完成后,模型可以使用测试集进...
This model enhances acupoint feature extraction by integrating ECA attention, replaces the original neckmodule with a lighter Slim-neckmodule, and improves the loss function for GIoU. Results: The YOLOv8-ACU model achieves impressive accuracy, with an mAP@0.5 of 97.5% an...
I understand that there would be a loss of precision when exporting to int8, but the amount of loss is much higher in pose models than in detect models. Here's an example of the default yolov8s-pose model when exported to edgetpu format, versus the original: Original: yolo predict task...
通过引入Varifocal Loss,YOLOv8-seg能够更有效地处理正负样本的损失计算,使得模型在训练过程中更加关注高质量的正样本,从而提升整体的检测性能。 尽管YOLOv8-seg在多个方面进行了优化,但在复杂水面环境下,尤其是对于小目标的检测,仍然面临着一定的挑战。为了解决这些问题,YOLOv8-seg引入了BiFormer双层路由注意力机制,...
重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以设计魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）...
最近因为工作关系接触了yolo-pose,1月份yolov8也出来了,就想着能不能在yolov8上也加上pose分支,也算加深对网络的认识。 yolov8在数据处理上也考虑了keypoints的,所以数据处理部分不用太多的修改,主要修改了Detect类、Loss类。 Detect类:__init__方法中加入nkpt以及cv4分支,用于检测人体关键点。 Loss类:__call_...