yolov7训练显示人体骨骼点
时间: 2023-09-28 20:12:54 浏览: 53
YOLOv7是目标检测算法中的一种,可以用于检测图像中的目标物体。它并不直接支持人体骨骼点的检测,但可以通过一些技巧实现。
一种实现方法是将人体骨骼点检测任务视为一个多目标检测问题,其中每个目标表示一个人体骨骼点。这样,可以将骨骼点的坐标作为目标框的坐标,将骨骼点的类别作为目标框的类别。然后,利用YOLOv7进行训练和推理即可。
在数据集准备时,需要将人体骨骼点的坐标和类别信息与图像一起打包成为一个标注文件。常用的标注格式有COCO、PASCAL VOC等。在训练时,可以使用相应的数据加载器读取标注文件,并将其转换为YOLOv7所需的格式。
需要注意的是,人体骨骼点检测是一种复杂的任务,需要大量的训练数据和计算资源。如果只是想简单地显示人体骨骼点,可以考虑使用现成的人体骨骼点检测模型,如OpenPose等。
相关问题
yolov7pose人体关键点
关于 YOLOv7Pose 人体关键点检测,它是基于 YOLOv5 的改进版本,主要用于检测人体姿态和关键点。相比于 YOLOv5,YOLOv7Pose 在网络结构和训练策略上进行了优化,提高了检测精度和速度。
具体来说,YOLOv7Pose 采用了更深的骨干网络和更多的特征层,以提取更丰富的特征信息。此外,它还引入了自适应卷积模块(Adaptive Convolution),可以根据不同的输入尺寸自适应地调整卷积核大小和步长,从而提高了模型的泛化能力和鲁棒性。
在人体关键点检测方面,YOLOv7Pose 使用了 Hourglass 网络作为关键点回归器,可以同时预测多个关键点,并且具有较好的鲁棒性和准确性。
yolov7 训练参数
YOLOv7训练参数主要包括超参数配置和数据集大小设置。
1. 超参数配置路径:默认路径为data/hpy.scratch.p5.yaml,该文件中包含了一些超参数的配置,例如学习率、动量参数、权重衰减、预热epoch等。
2. 数据集大小设置:通过设置训练参数`--img-size`,可以在比默认640更大的数据集上进行训练。在比640大的数据集上训练可以获得更好的效果。然而,副作用是在640大小的数据集上训练可能会导致效果稍差。
下面是一个示例命令,展示如何使用YOLOv7训练参数:
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python train.py --img-size 416 --data data/hpy.scratch.p5.yaml --cfg cfg/yolov7.cfg --weights weights/yolov7.pt
```