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

2024-01-09 00:31:54

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前言

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

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

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项目地址

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

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

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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/

文章来源:https://blog.csdn.net/FriendshipTang/article/details/135468010
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