Yolov8 骨骼点检测
时间: 2023-10-12 08:08:13 浏览: 80
Yolov8是一种目标检测算法,它基于深度学习模型,并且在目标检测方面取得了很好的效果。然而,Yolov8主要用于目标边界框检测,而不是骨骼点检测。
要进行骨骼点检测,你可以考虑使用其他算法,如OpenPose。OpenPose是一种基于卷积神经网络的算法,可以识别人体姿势中的关键点(包括骨骼点)。它可以用于姿态估计、动作捕捉等任务。
如果你想结合Yolov8和骨骼点检测,一种方法是使用两个模型分别进行目标检测和骨骼点检测,然后将它们的结果进行关联。例如,先使用Yolov8检测出人体边界框,然后将这些边界框输入到骨骼点检测模型中去提取人体的骨骼点。
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yolov5骨骼点检测
yolov5骨骼点检测是一种目标检测技术,用于检测和定位图像中的关键点。通常情况下,yolov5主要用于目标的检测,但是通过对模型的修改,可以实现多分类关键点检测。在yolov5-car-plate的基础上进行修改,可以实现对多个分类的关键点进行检测。
具体的修改包括对数据代码进行修改以适应多分类关键点检测的需求,并对数据增强部分进行相应的修改。其中,马赛克增强的操作可以根据自己的数据和关键点进行适当的调整。
yolov8关键点测试
要进行Yolov8关键点测试,您可以按照以下步骤进行操作。首先,进入目录`ultyralytics/yolo/v8/detect`,然后执行`predict.py`文件进行测试。测试效果如下所示。接下来,您可以使用Yolov8项目中的关键点检测功能,也即pose分支,该分支主要标注了人体的骨骼部分,以精确表示人体的运动。Yolov8项目不仅具备目标检测、实例分割、关键点检测、跟踪和分类等多种功能,而且效果达到了SOTA(State-of-the-Art,最先进水平),因此备受科研人员的青睐。对于Yolov8关键点的测试,您可以参考GitHub上公开的ultralytics代码,链接为https://github.com/ultralytics/ultralytics。如果您需要进行基于Yolov5的人脸检测,并带有关键点检测,可以在现有的Yolov5检测基础上,添加关键点回归分支。请先下载Yolov5的工程,并使用detect_one.py代码进行单张图片的测试。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>