主要研究兩個模型:YOLO-POSE(主要基於YOLOv5)和YOLOv8-POSE。 這兩種方法本質上就是在YOLOv5或者YOLOv8的基礎上加一個pose的預測頭,在做目標檢測的同時對人體關鍵點進行檢測。主要思路和好處如下所示: Existing heatmap based two-stage approaches are sub-optimal as they are not end-to-end trainable and ...
YOLOv8 Pose: 主要针对人体姿态估计任务设计,能够精确地检测并识别出人体各个关节点的位置。 在模型结构上,可能更注重对人体特征的提取和关节点之间的关联性学习。 YOLOv8s: 是一种目标检测模型,广泛应用于各种物体检测任务中。 模型结构方面,YOLOv8s采用了CSPDarknet53作为基础网络结构,具有较强的特征提取能力。 它...
通过结合YOLOv8目标检测和Pose Estimation姿态估计,你可以实现更丰富的应用场景。例如,在智能监控系统中,你可以使用YOLOv8检测行人、车辆等目标,并使用Pose Estimation估计目标的姿态,从而判断目标的行为意图。在虚拟现实或增强现实应用中,你可以使用YOLOv8识别场景中的物体,并使用Pose Estimation估计用户的姿态,以实现更自...
使用如下代码直接基于YOLOv8预训练的Pose模型进行推理。from ultralytics import YOLO# Load a modelmodel = YOLO('yolov8n-pose.pt')# Predict with the modelresults = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # Extract keypointresult_keypoint = results.keypoints.xyn.cpu().numpy()[0]探...
基于Yolov5和Yolov8-pose的摔倒检测软件是由西南民族大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1976536,属于分类,想要查询更多关于基于Yolov5和Yolov8-pose的摔倒检测软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
本文设计了一种基于LabVIEW和YOLOv8-Pose的跳绳计数装置,成功解决了人工计数误差大的问题。未来可进一步优化算法,使用平均滤波算法提高人体位置(如脚踝位置的准确度)、并兼容双脚跳和单脚跳两种跳绳模式。同时探索硬件设备的小型化与便携化,使其适应更多应用场景。
基于yolov8pose+crnn的水表刻度识别 数据集包含1类别 收集数据共1500张 如何训练自己的yolo格式数据集+ppocr识别格式数据集及如何训练自己的模型以及onnx的工作流推理代码 * 文章代码仅供参考:* 构建一个基于 Y…
本文设计了一种基于LabVIEW和YOLOv8-Pose的跳绳计数装置,成功解决了人工计数误差大的问题。未来可进一步优化算法,使用平均滤波算法提高人体位置(如脚踝位置的准确度)、并兼容双脚跳和单脚跳两种跳绳模式。同时探索硬件设备的小型化与便携化,使其适应更多应用场景。
自然环境下普遍存在着低光照场景,导致目标检测任务精度降低.提出了一种低光照目标检测算法MLFE-YOLOX.引入轻量级图像增强算法IAT,还原低照度图像更多的细节.设计了一... 谭豪,张惊雷,贾鑫 - 《计算机工程与应用》 被引量: 0发表: 2024年 特征级自适应增强的无人机目标检测算法 在自然光照条件下,无人机航拍图像中...
邓乙华,从事计算机视觉的研究和JavaScript项目的开发。 🚀更新走势 2024-02-05⚡Py Pose Web v1.0.1正式上线 2024-01-27⚡Py Pose Web v1.0.0正式上线 💎项目流程与用途 📌 项目整体流程 📌 Py Pose Web 系统界面 ️ Py Pose Web 主页 ...