YOLOv8 Ultralytics:使用Ultralytics框架进行姿势估计

2024-01-09 01:12

本文主要是介绍YOLOv8 Ultralytics:使用Ultralytics框架进行姿势估计,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

YOLOv8 Ultralytics:使用Ultralytics框架进行姿势估计

  • 前言
  • 相关介绍
  • 前提条件
  • 实验环境
  • 安装环境
  • 项目地址
    • Linux
    • Windows
  • 使用Ultralytics框架进行姿势估计
  • 参考文献

在这里插入图片描述

前言

  • 由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。
  • 更多精彩内容,可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看
  • 基于DETR的人脸伪装检测
  • YOLOv7训练自己的数据集(口罩检测)
  • YOLOv8训练自己的数据集(足球检测)
  • YOLOv5:TensorRT加速YOLOv5模型推理
  • YOLOv5:IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
  • 玩转Jetson Nano(五):TensorRT加速YOLOv5目标检测
  • YOLOv5:添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
  • YOLOv5:yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
  • Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
  • YOLOv5:使用7.0版本训练自己的实例分割模型(车辆、行人、路标、车道线等实例分割)
  • 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目

相关介绍

  • YOLOv8是YOLO系列实时目标检测器的最新版本,在准确性和速度方面提供了尖端的性能。基于以前的YOLO版本的进步,YOLOv8引入了新的功能和优化,使其成为各种应用中各种目标检测任务的理想选择。
  • YOLOv8官方文档:https://docs.ultralytics.com/
  • 姿势估计是一项涉及识别图像中特定点(通常称为关键点)位置的任务。关键点可以表示对象的各个部分,例如关节、地标或其他独特特征。关键点的位置通常表示为一组 2D[x, y]或 3D[x, y, visible]坐标。
  • 姿势估计模型的输出是一组代表图像中对象上的关键点的点,通常以及每个点的置信度得分。当您需要识别场景中对象的特定部分以及它们之间的相对位置时,姿势估计是一个不错的选择。

前提条件

  • 熟悉Python

实验环境

matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.6.0
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.64.0
tensorboard>=2.4.1
pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0

安装环境

pip install ultralytics
# 或者
pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 国内清华源,下载速度更快

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

项目地址

  • 官方YOLOv8源代码地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

Linux

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
Cloning into 'ultralytics'...
remote: Enumerating objects: 4583, done.
remote: Counting objects: 100% (4583/4583), done.
remote: Compressing objects: 100% (1270/1270), done.
remote: Total 4583 (delta 2981), reused 4576 (delta 2979), pack-reused 0
Receiving objects: 100% (4583/4583), 23.95 MiB | 1.55 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (2981/2981), done.

Windows

请到https://github.com/ultralytics/ultralytics.git网站下载源代码zip压缩包。

使用Ultralytics框架进行姿势估计

在这里插入图片描述

yolo pose predict model=yolov8n-pose.pt source=images/persons.jpeg

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

参考文献

[1] YOLOv8 源代码地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics.git.
[2] YOLOv8 Docs:https://docs.ultralytics.com/
[3] https://docs.ultralytics.com/tasks/pose/

  • 由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。
  • 更多精彩内容,可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看
  • 基于DETR的人脸伪装检测
  • YOLOv7训练自己的数据集(口罩检测)
  • YOLOv8训练自己的数据集(足球检测)
  • YOLOv5:TensorRT加速YOLOv5模型推理
  • YOLOv5:IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
  • 玩转Jetson Nano(五):TensorRT加速YOLOv5目标检测
  • YOLOv5:添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
  • YOLOv5:yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
  • Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
  • YOLOv5:使用7.0版本训练自己的实例分割模型(车辆、行人、路标、车道线等实例分割)
  • 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目

这篇关于YOLOv8 Ultralytics:使用Ultralytics框架进行姿势估计的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/585469

相关文章

SpringBoot线程池配置使用示例详解

《SpringBoot线程池配置使用示例详解》SpringBoot集成@Async注解,支持线程池参数配置(核心数、队列容量、拒绝策略等)及生命周期管理,结合监控与任务装饰器,提升异步处理效率与系统... 目录一、核心特性二、添加依赖三、参数详解四、配置线程池五、应用实践代码说明拒绝策略(Rejected

C++ Log4cpp跨平台日志库的使用小结

《C++Log4cpp跨平台日志库的使用小结》Log4cpp是c++类库,本文详细介绍了C++日志库log4cpp的使用方法,及设置日志输出格式和优先级,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录一、介绍1. log4cpp的日志方式2.设置日志输出的格式3. 设置日志的输出优先级二、Window

Ubuntu如何分配​​未使用的空间

《Ubuntu如何分配​​未使用的空间》Ubuntu磁盘空间不足,实际未分配空间8.2G因LVM卷组名称格式差异(双破折号误写)导致无法扩展,确认正确卷组名后,使用lvextend和resize2fs... 目录1:原因2:操作3:报错5:解决问题:确认卷组名称​6:再次操作7:验证扩展是否成功8:问题已解

Qt使用QSqlDatabase连接MySQL实现增删改查功能

《Qt使用QSqlDatabase连接MySQL实现增删改查功能》这篇文章主要为大家详细介绍了Qt如何使用QSqlDatabase连接MySQL实现增删改查功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴... 目录一、创建数据表二、连接mysql数据库三、封装成一个完整的轻量级 ORM 风格类3.1 表结构

使用Docker构建Python Flask程序的详细教程

《使用Docker构建PythonFlask程序的详细教程》在当今的软件开发领域,容器化技术正变得越来越流行,而Docker无疑是其中的佼佼者,本文我们就来聊聊如何使用Docker构建一个简单的Py... 目录引言一、准备工作二、创建 Flask 应用程序三、创建 dockerfile四、构建 Docker

Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧

《Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧》本文深入探讨了在Python环境下使用vLLM处理多模态数据的预处理技巧,我们将从基础概念出发,详细讲解文本、图像、音频等多模态数据的预处理方法,... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

Python使用pip工具实现包自动更新的多种方法

《Python使用pip工具实现包自动更新的多种方法》本文深入探讨了使用Python的pip工具实现包自动更新的各种方法和技术,我们将从基础概念开始,逐步介绍手动更新方法、自动化脚本编写、结合CI/C... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

Conda与Python venv虚拟环境的区别与使用方法详解

《Conda与Pythonvenv虚拟环境的区别与使用方法详解》随着Python社区的成长,虚拟环境的概念和技术也在不断发展,:本文主要介绍Conda与Pythonvenv虚拟环境的区别与使用... 目录前言一、Conda 与 python venv 的核心区别1. Conda 的特点2. Python v

Spring Boot中WebSocket常用使用方法详解

《SpringBoot中WebSocket常用使用方法详解》本文从WebSocket的基础概念出发,详细介绍了SpringBoot集成WebSocket的步骤,并重点讲解了常用的使用方法,包括简单消... 目录一、WebSocket基础概念1.1 什么是WebSocket1.2 WebSocket与HTTP

C#中Guid类使用小结

《C#中Guid类使用小结》本文主要介绍了C#中Guid类用于生成和操作128位的唯一标识符,用于数据库主键及分布式系统,支持通过NewGuid、Parse等方法生成,感兴趣的可以了解一下... 目录前言一、什么是 Guid二、生成 Guid1. 使用 Guid.NewGuid() 方法2. 从字符串创建