yolo-pose 和 open-pose
时间: 2023-10-12 16:06:12 浏览: 123
yolo-pose和open-pose都是人体姿态估计的算法,但是它们有一些不同之处:
1. yolo-pose是基于YOLOv3的算法,使用单个网络同时进行人体检测和姿态估计。相比于open-pose,yolo-pose更快且更轻量级。
2. open-pose是基于卷积神经网络的算法,通过两个阶段的处理来实现人体姿态估计。open-pose的精度和准确性相比yolo-pose更高,但是需要更多的计算资源。
3. yolo-pose和open-pose都可以用于实时的人体姿态估计,但是yolo-pose适用于更轻量级的应用场景,而open-pose适用于更高要求的应用场景。
总之,yolo-pose和open-pose都是优秀的人体姿态估计算法,选择哪一个取决于具体应用场景的需求。
相关问题
yolov8-pose运行命令
要运行yolov8-pose模型,可以按照以下步骤进行操作:
1. 使用命令 "yolo export model=yolov8n-pose.pt format=onnx" 导出yolov8n-pose模型为onnx格式。
2. 然后,使用命令 "mo -m yolov8n-pose.onnx --compress_to_fp16" 对导出的onnx模型进行优化,并导出为FP16精度的OpenVINO IR格式模型。
3. 最后,使用命令 "git clone https://gitee.com/ppov-nuc/yolov8_openvino.git" 克隆YOLOv8-Pose姿态估计OpenVINO IR模型的代码库。
请按照以上步骤进行操作来运行yolov8-pose模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [在英特尔开发者套件上用OpenVINO 2023.0加速YOLOv8-Pose姿态估计模型](https://blog.csdn.net/gc5r8w07u/article/details/131201856)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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open pose步骤
OpenPose是一个开源的人体姿态估计库,它可以通过分析图像或视频中的人体关键点来估计人体的姿态。下面是OpenPose的主要步骤:
1. 预处理:首先,输入的图像会经过预处理步骤,包括图像的缩放、裁剪和颜色空间转换等操作,以便提高后续处理的效果。
2. 人体检测:在这一步骤中,OpenPose会使用深度学习模型来检测图像中的人体位置。通常使用的是基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型,如YOLO或SSD。
3. 关键点估计:一旦检测到人体位置,OpenPose会对每个检测到的人体进行关键点估计。这一步骤使用了卷积神经网络(CNN)来预测每个关键点的位置,如头部、手臂、腿部等。
4. 姿态连接:在这一步骤中,OpenPose会根据关键点的位置信息,将它们连接起来形成完整的人体姿态。这个过程使用了启发式算法来确定哪些关键点应该连接在一起。
5. 姿态输出:最后,OpenPose会输出估计得到的人体姿态信息,包括每个关键点的位置坐标和连接关系。这些信息可以用于后续的人体动作分析、姿态识别等应用。