yolov8 pose 瑞芯微RKNN
时间: 2023-10-03 20:06:40 浏览: 285
yolov8 pose是一种基于yolov8架构进行姿势估计的算法。在瑞芯微RKNN(RISC-V Neural Network)部署上,可以使用瑞芯微官方提供的RKNN Toolkit进行模型的转换和部署。首先,需要参考官方文档了解RKNN Toolkit的安装和使用方法。接下来,根据具体的需求进行以下步骤:
1. 数据集准备:收集适用于yolov8 pose算法的姿势估计数据集,并进行标注。
2. 模型训练:使用标注好的数据集对yolov8 pose模型进行训练,可以参考官方开源的yolov8代码进行训练。
3. 模型转换:使用RKNN Toolkit将训练好的yolov8 pose模型转换为RKNN格式。根据官方文档提供的转换方法,执行相应的命令。
4. 模型部署:使用RKNN Toolkit将转换后的RKNN模型部署到瑞芯微的芯片上。可以参考官方文档提供的部署示例和命令。
相关问题
yolov8 pose rknn
你可以通过以下步骤将YOLOv8n-pose模型转换为RKNN格式进行部署:
1. 首先,确保你已经在本地下载了YOLOv8n-pose的项目,并且已经安装好了相应的环境。
2. 使用以下命令进行Python推理,将摄像头的输入源设置为0(即代表使用摄像头作为输入源)并显示结果:
```
python 推理 yolo task=pose mode=predict model=yolov8n-pose.pt source=0 show=true
```
3. 将YOLOv8n-pose模型转换为ONNX格式。使用以下命令将模型导出为ONNX格式:
```
yolo export model=yolov8n-pose.pt format=onnx
```
4. 转换之后,你可以得到一个ONNX模型,该模型具有一个输出,其维度为。这里的8400表示有8400个检测框,56为4边界框坐标信息、人这个类别预测分数和17*3关键点信息。每个关键点由x、y和v组成,其中v表示该点是否可见,当v小于0.5时,表示该关键点可能在图像外部,可以考虑去除掉。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8 人体姿态估计(关键点检测) python推理 && ONNX RUNTIME C++部署](https://blog.csdn.net/weixin_45824067/article/details/130618583)[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 ]
yolov8pose yolov7pose
很抱歉,目前没有 yolov8pose 或 yolov7pose 的官方版本,这两个版本可能是社区中的非官方版本。YOLOv7 和 YOLOv8 也不是官方版本,它们可能是一些研究者或者爱好者在 YOLOv5 的基础上进行改进和优化得到的。而关于 YOLOv5,它是一个目标检测算法,采用的是基于深度学习的端到端的方法。YOLOv5 具有以下特点:
1. 更快:YOLOv5 相较于以往的版本,在精度不变的情况下,具有更快的推理速度。
2. 更小:YOLOv5 的模型大小相较于以往的版本更小。
3. 更好:YOLOv5 的精度相较于以往的版本更高。
如果您有任何关于目标检测算法的问题,欢迎继续提问。
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