yolov7pose人体关键点
时间: 2023-11-11 21:59:38 浏览: 88
关于 YOLOv7Pose 人体关键点检测,它是基于 YOLOv5 的改进版本,主要用于检测人体姿态和关键点。相比于 YOLOv5,YOLOv7Pose 在网络结构和训练策略上进行了优化,提高了检测精度和速度。
具体来说,YOLOv7Pose 采用了更深的骨干网络和更多的特征层,以提取更丰富的特征信息。此外,它还引入了自适应卷积模块(Adaptive Convolution),可以根据不同的输入尺寸自适应地调整卷积核大小和步长,从而提高了模型的泛化能力和鲁棒性。
在人体关键点检测方面,YOLOv7Pose 使用了 Hourglass 网络作为关键点回归器,可以同时预测多个关键点,并且具有较好的鲁棒性和准确性。
相关问题
yolov8 pose 获取关键点坐标
要获取yolov8 pose的关键点坐标,可以参考以下步骤:
1. 首先,你需要下载并安装yolov8 pose的代码和模型。你可以在作者的GitHub页面上找到完整的代码和模型文件。
2. 然后,你需要对数据进行处理。引用中提到,yolov8在数据处理上已经考虑了关键点(keypoints),所以你只需要稍微修改数据处理部分即可。具体的修改可以在Detect类和Loss类中进行。
3. 在训练模型之前,你需要准备好训练数据。这些数据应该包含图像和对应的关键点坐标。你可以使用现有的数据集,或者根据自己的需求创建自己的数据集。
4. 接下来,你可以使用准备好的数据集来训练yolov8 pose模型。根据你的需求,你可以选择在已有的模型上微调,或者从头开始训练一个新的模型。
5. 训练完成后,你可以使用训练好的模型进行推理。根据你的需求,你可以使用该模型在图像中检测目标物体并获取其关键点坐标。
总结起来,要获取yolov8 pose的关键点坐标,你需要下载代码和模型,对数据进行处理,准备训练数据,训练模型,然后使用训练好的模型进行推理。具体的实现细节可以参考作者的GitHub代码和文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov8-pose:在yolov8上添加人体关键点检测](https://blog.csdn.net/ytsaiztt/article/details/129876944)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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yolov7pose coco人体姿态数据集下载
YOLOv7Pose是一种基于YOLOv3的目标检测算法,用于检测人体姿态。COCO人体姿态数据集是一个广泛使用的用于训练和评估人体姿态估计模型的数据集。该数据集包含超过2万个图像,每个图像都标注了人体关键点的位置。
要下载YOLOv7Pose和COCO人体姿态数据集,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,访问YOLOv7Pose的GitHub仓库,该仓库提供了YOLOv7Pose的源代码和相关文档。你可以在GitHub上搜索"YOLOv7Pose"找到该仓库。
2. 在GitHub仓库中,你可以找到有关YOLOv7Pose的详细说明和使用方法。按照说明进行安装和配置。
3. 下载COCO人体姿态数据集需要注册并获取访问权限。你可以在COCO官方网站上找到相关信息。注册后,你将获得一个API密钥,用于访问COCO数据集。
4. 使用API密钥,你可以通过COCO官方提供的Python API来下载数据集。API提供了一些函数来下载图像和标注文件。
5. 在下载完数据集后,你可以将其用于训练YOLOv7Pose模型。根据YOLOv7Pose的文档,你需要将数据集进行预处理和格式转换,然后使用该数据集进行训练。
希望以上信息对你有帮助!
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