yolov8 pose输出
时间: 2023-08-18 16:10:30 浏览: 116
YOLOv8 Pose是一个基于YOLOv3的目标检测算法,用于检测人体姿态。它通过在图像中检测人体关键点来估计人体的姿态。YOLOv8 Pose的输出通常是人体关键点的坐标和置信度。每个关键点都代表人体的一个特定部位,例如头部、肩膀、手臂等。这些关键点的坐标可以用于进一步分析和应用,例如姿态估计、行为识别等。
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 ]
yolov8 pose 网络结构图
Yolov8是一个用于目标检测的深度学习模型,它使用pose(身体姿势)信息来检测人体在图像中的位置。Pose网络结构图如下:
1. **backbone网络**:Yolov8使用了一个卷积神经网络作为backbone,用于提取图像特征。这个网络可以根据需要选择不同的版本,如MobileNet、ShuffleNet等。
2. **RPN(Region Proposal Network)**:在Yolov8中,Region Proposal Network用于生成候选区域。RPN将backbone输出的特征进行剪枝和变换,以产生与目标大小、长宽比和高度等相似的区域候选框。
3. **proposal heads**:对于每个生成的候选区域,YOLOv8还设置了多个proposal heads,这些head可以用于执行预测或计算相关的度量。它们对候选区域进行各种计算和修改,以便准确地识别和定位目标。
4. **Pose Estimation模块**:Pose Estimation模块利用预测结果,通过对目标位置进行拟合,得出目标的人体姿势信息。该模块会对每个目标的六个关键点(头部、肩膀、髋部、肘部、膝盖和脚部)进行预测,以获得目标相对于背景的相对位置和角度。
需要注意的是,这只是一个简单的概述,实际的网络结构可能会根据具体版本和应用场景有所不同。建议参考相关的研究论文以获取更详细的信息。