yolov7-pose原理
时间: 2024-08-12 09:02:37 浏览: 78
YOLOv7-Pose是一个基于YOLOv7(You Only Look Once v7)目标检测模型的扩展,主要用于人体关键点检测(Pose Estimation)。它结合了物体检测和人体姿态估计两个任务。YOLOv7本身是一种实时高效的单阶段检测算法,其核心思想是将图像划分为网格,并对每个网格区域预测包含在该区域内的物体的类别和位置。
YOLOv7-Pose通过在YOLOv7的基础架构上添加一个额外的头(通常称为“pose head”),专门用于预测关键点坐标。这个头部设计通常包括一些全连接层(FC)和回归单元,用于从特征图中提取和预测每个关节的概率分布以及它们相对于整张图片的位置。
训练过程中,模型会同时学习如何识别物体和定位关键点,通过优化关键点检测的损失函数如PCK (Percentage of Correct Keypoints) 或 MPJPE (Mean Per Joint Position Error)。这样,当给模型一张图片时,除了返回物体框之外,还能给出每个关键点的精确位置。
相关问题
yolov7-Pose
Yolov7-Pose是基于YOLOv7-w6的人体关键点检测模型。该模型的作者提供了.pt文件和推理测试的脚本,可以用于进行模型的抽取和推理。 它是作者在YOLOv7的基础上进行了改进和优化,以实现更准确的人体关键点检测功能。关于yolov7-Pose的详细配置过程,可参考主页的博客,其中有关于TensorRT推理配window平台以及ubuntu平台的配置说明。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOv7-Pose尝鲜,基于YOLOv7的关键点模型测评](https://blog.csdn.net/weixin_45829462/article/details/126088064)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [yolov7-pose TensorRT推理 window平台以及ubuntu平台都可](https://download.csdn.net/download/weixin_41552975/87433371)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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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。