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。

yolov8和lstm

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种实时物体检测算法，它是YOLO系列（You Only Look Once）的最新版本。YOLO算法以其高效的速度著称，它将目标检测任务视为回归问题，一次前向传播就可以同时预测出图像中的物体位置和类别。YOLOv8通过改进网络结构、引入更多的数据增强技术以及优化训练策略，提高了检测性能。

LSTM（Long Short-Term Memory）则是递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的一种变体，专为处理序列数据而设计，尤其是关注长期依赖性的场景。LSTM通过包含记忆细胞（memory cell）、输入门、遗忘门和输出门等组件，解决了传统RNN中的梯度消失和爆炸问题，使得模型能够捕捉到时间序列数据中的复杂模式，常用于自然语言处理、语音识别和视频分析等领域。