yolov7-pose训练
时间: 2023-10-22 15:06:09 浏览: 50
yolov7-pose是基于YoloV7的一个分支,用于实现人体姿势检测。您可以在以下链接找到yolov7-pose的代码:https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/pose。同时,该资源包含了yolov7的代码和6个预训练权重文件,您可以从该链接下载:https://github.com/WongKinYiu/yolov7。
相关问题
yolov7-pose训练自己的数据集
要训练yolov7-pose模型,您需要按照以下步骤进行操作:
1. 首先,您需要制作适用于yolov7-pose的数据集。可以参考引用中提供的链接中关于制作YOLO格式数据集的说明。您需要标注每个图像中的人体姿势关键点,并生成相应的标签文件。
2. 下载yolov7-pose的代码和预训练模型。您可以使用引用中提供的git命令来下载代码。命令如下:
`git clone https://github.com/wongkinyiu/yolov7`
3. 准备好训练所需的文件和目录结构。将您的训练图像放置在一个文件夹中,将其标签文件放置在另一个文件夹中。确保标签文件的命名与相应图像文件的命名一致。
4. 运行训练脚本开始训练。您可以使用引用提供的训练信息保存路径来保存训练信息。具体的训练命令如下:
`python train.py --data coco.yaml --weights yolov7.pt --cfg models/yolov5s.yaml --batch-size 16`
这里,`--data`参数指定了数据集的配置文件,`--weights`参数指定了预训练模型的路径,`--cfg`参数指定了模型的配置文件,`--batch-size`参数指定了每个批次的图像数量。
5. 等待训练完成。训练过程可能会花费一些时间,具体时间取决于您的数据集大小和训练配置。
6. 训练完成后,您可以在yolov7/runs/train/exp目录下找到保存的所有训练信息,包括训练权重和日志文件。
希望这些步骤对您有帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
yolov7-pose数据集
Yolov7-pose 是一种基于 YOLOv3 的目标检测算法,用于姿态估计任务。然而,YOLOv7-pose 并不是一个官方的算法,而是一种由社区开发的改进版本。
关于 Yolov7-pose 的数据集,通常会使用包含人体姿态标注的数据集来进行训练。这些数据集可能包含人体姿态的关键点标注,例如头部、肩膀、手臂、腿部等关键点的位置信息。一些常用的人体姿态估计数据集包括 COCO、MPII 和 PoseTrack 等。
在使用 Yolov7-pose 进行训练时,可以将这些标注好的姿态数据集与目标检测数据集相结合,以提高模型在姿态估计任务上的性能。