yolov lstm 动作

基于引用内容，yolov lstm 动作是指使用YOLOv5和LSTM（长短期记忆网络）结合的方法来进行动作识别。YOLOv5是一种目标检测算法，用于检测图像或视频中的人物。LSTM是一种递归神经网络，用于处理序列数据，如时间序列数据。通过将YOLOv5检测到的人物关键点序列输入到LSTM中，可以实现对动作的识别。

具体步骤如下：
1. 加载YOLOv5模型和自定义的关键点检测模型。

self.pose_model = tf.keras.models.load_model('./weights/custom_resnet_128/best_model_resnet_128.hdf5')
self.model = torch.hub.load('./yolov5', 'custom', path='./weights/yolov5/yolov5m.pt', source='local')

2. 使用YOLOv5模型检测图像或视频中的人物，并获取人物的关键点序列。
3. 将关键点序列输入到LSTM中进行动作识别。

请注意，以上步骤仅为示例，具体实现可能因应用场景和需求而有所不同。

相关问题

yolov8 lstm

对不起，我不太明白您的问题。您是想问关于 YOLOv8 和 LSTM 的结合吗？如果是的话，我可以告诉您，YOLOv8 是一种目标检测算法，而 LSTM 是一种循环神经网络。它们之间并没有直接的联系，因此也没有 YOLOv8 LSTM 这样的算法。不过，如果您有具体的问题或者想了解更多关于 YOLOv8 和 LSTM 的信息，我可以帮您解答。

YOLOv5+LSTM

抱歉，但是根据提供的引用内容，没有找到与YOLOv5和LSTM相关的信息。YOLOv5是一种目标检测模型，而LSTM是一种用于处理序列数据的循环神经网络。它们在不同领域有不同的应用。如果您有其他关于YOLOv5或LSTM的问题，请提供更多的上下文信息，我将尽力回答您的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOV5网络结构设计的思考](https://blog.csdn.net/a699669/article/details/122071671)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]