Advertisement

该文件是pose-HRNet-W32-256x192的预训练模型权重。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
HRNet的官方预训练权重集，囊括了三个不同的权重文件，其中之一便是 COCO w32 256x192 版本，该版本在精度上相对较低，但其运行速度却相当迅速。 具体的文件名为 pose_hrnet_w32_256x192.pth。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • yolov8-pose 训练权重文件
    优质
    YOLOv8-Pose训练权重文件是基于先进YOLOv8框架开发的人体姿态估计模型参数集，适用于各类人体动作识别场景。 Yolov8用于图像姿态识别的训练权重文件包括yolov8n-pose.pt、yolov8s-pose.pt、yolov8m-pose.pt、yolov8l-pose.pt、yolov8x-pose.pt和yolov8x-pose-p6.pt。这些已经训练好的代码可以直接使用。 其中，最小的模型是yolov8n-pose.pt，其速度最快，能达到1.18毫秒/帧，但精度较低。最大的模型是yolov8x-pose-p6.pt，处理图像的速度最慢（需要10.04ms），但它可以处理最大尺寸为1280像素的图片；其他模型只能处理最多640像素大小的图片。 根据实际需求选择合适的训练权重文件：对于相机这类快速检测任务推荐使用yolov8n-pose.pt。
     
  • YOLOv7预训练模型权重文件
    优质
    简介：YOLOv7是一种先进的目标检测算法，其预训练模型权重文件包含经过大规模数据集训练得到的参数，能够高效准确地识别图像中的物体。 YOLOv7预训练权重文件是一组用于目标检测任务的深度学习模型参数集合，包括多个不同变体的预训练模型。这些模型基于YOLO（You Only Look Once）系列算法，是一种实时的目标检测系统，在计算机视觉领域因其高效和准确的表现而广受欢迎。 YOLOv7是该系列最新的发展成果，它在前几代的基础上进行了优化，提高了目标检测的速度与精度。其核心在于网络架构的设计，通常包括卷积层、批量归一化层及激活函数等，并使用锚框技术来预测物体的位置和大小。预训练权重文件如`yolov7.pt`是已经经过训练的模型参数，可以直接用于目标检测任务中，以减少从零开始训练的时间与计算资源。 1. `yolov7-d6.pt`: 这个变体可能代表了YOLOv7的一个特定优化版本，“d6”或许是指深度网络（例如六阶段残差块）或模型的其他特性。这种变化可能是为了在保持速度的同时提升检测性能。 2. `yolov7-e6.pt`: “e6”可能表示增强版，意味着通过增加卷积层或其他技术提高了对小目标和复杂场景的识别能力。 3. `yolov7-e6e.pt`: “e6e”可能是“额外增强”的缩写，表明该模型不仅在基础结构上进行了改进，还采用了更多的数据处理方法来进一步提高性能。 4. `yolov7-w6.pt`: “w6”可能意味着宽度调整，即在网络的每一层增加了滤波器的数量以提升表达能力。不过这也可能导致运行速度有所下降。 5. `yolov7x.pt`: “x”通常表示扩展或实验版本，这可能是经过大量测试和改进后的模型，在某些性能指标上优于标准YOLOv7。 这些预训练权重文件对于那些希望利用YOLOv7进行目标检测应用的开发者来说非常有用。用户可以根据自身需求对它们进行微调或者直接使用来进行预测工作，从而大大节省了开发时间和成本。选择合适的变体取决于具体的应用场景和性能要求，如实时性、硬件资源限制及预期精度等条件。
     
  • Yolov8-Pose预训练模型
    优质
    Yolov8-Pose是一款基于YOLOv8架构优化的人体姿态估计预训练模型，能够高效准确地检测图像或视频中的人物关键点位置。 YOLOv8-Pose是一种针对人体姿态估计任务的高效且准确的深度学习模型。自2016年首次推出以来，YOLO系列以其快速和精准的物体检测性能赢得了广泛的关注。作为该系列最新的发展成果，YOLOv8-Pose结合了YOLO的快速检测能力与人体关键点定位功能，适用于实时的人体行为分析及监控。 其核心在于优化后的网络结构设计，能够提高复杂场景中对人体姿态识别的精度。通过学习大量带注释图像数据，该模型可以准确预测出每个个体的关键点位置（如头部、肩部、肘部等）。这些预训练权重已经在大型姿态估计数据集上进行了训练，并可作为基础模型供开发者微调以适应特定应用场景。 提供的压缩包包括多个版本的YOLOv8-Pose模型权重文件：yolov8x-pose.pt、yolov8s-pose.pt、yolov8m-pose.pt、yolov8n-pose.pt和yolov8l-pose.pt。不同后缀代表不同的规模与性能配置，具体如下： 1. yolov8x-pose.pt：“extra”版本，具有最大的模型规模及最高精度，但需要更强的计算资源。 2. yolov8s-pose.pt：“small”版本，轻量级设计适合资源有限环境，在速度上有所牺牲以换取更高的效率。 3. yolov8m-pose.pt：“medium”版本，在精度与速度间取得平衡，适用于大多数应用场景。 4. yolov8n-pose.pt：“nano”版本，极小模型适用于极度资源受限设备（如嵌入式系统或移动设备）。 5. yolov8l-pose.pt：“large”版本，比“extra”略小但仍提供高精度，适合对性能有较高要求的场景。 根据目标平台计算能力和需求选择合适的模型版本。部署时通常使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow加载模型，并通过输入图像数据预测人体关键点位置并以坐标形式返回结果。 YOLOv8-Pose预训练模型为开发者提供强大的工具，用于实现高效且精确的人体姿态估计，在智能安防、运动分析、医疗诊断和虚拟现实等领域有广泛应用。使用这些模型进行二次开发可以极大地缩短项目周期及提升产品性能。
     
  • YOLOv5预训练模型的权重
    优质
    简介：YOLOv5预训练模型的权重是基于深度学习的目标检测算法，提供高效准确的图像中目标识别与定位功能，适用于多种应用场景。 YOLOv5 提供了四个不同大小的预训练模型权重文件：yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt 和 yolov5x.pt。这些文件分别代表小（S）、中（M）、大（L）和特大（X）版本，适用于不同的计算资源和精度需求。
     
  • 轻量级YOLOv5预训练模型权重文件
    优质
    本资源提供了一个轻量级的YOLOv5预训练模型权重文件，适用于需要快速目标检测的应用场景，能够有效降低计算成本并保持高效性能。 YOLOv5-lite预训练权重文件包括V5lite-e.pt、V5lite-s.pt、V5lite-g.pt以及V5lite-c.pt。这些是用于YOLOv5-lite模型的预训练权重文件，适用于不同的应用场景需求。
     
  • Inception_v1预训练权重文件
    优质
    Inception_v1预训练权重文件是Google开发的一种深度卷积神经网络模型的第一个版本，在图像识别任务中表现出色。该模型通过预训练的权重文件加速新项目的训练过程，提升准确率。 当神经网络包含大量参数时，它们表现最佳，并能够作为强大的函数逼近器。然而，这也意味着需要对大规模的数据集进行训练。鉴于从头开始训练模型可能是一个计算密集型的过程，耗时几天甚至几周，因此这里提供了多种预先训练好的模型供下载使用。
     
  • YoloV3预训练权重文件
    优质
    简介：YoloV3预训练权重文件是基于深度学习的目标检测模型YoloV3在大规模数据集上预先训练得到的参数值，可直接用于目标检测任务或进一步微调。 yoloV3与训练的权重文件基于coco数据集，下载后可以直接使用。
     
  • yolov4-tiny预训练模型及权重文件（weights、cfg）.rar
    优质
    本资源提供YOLOv4-Tiny版本的预训练模型及其配置文件和权重文件。适用于快速部署的小型物体检测任务，支持多种框架直接加载使用。 yolov4-tiny预训练模型和权重文件（包含weights和cfg）的压缩包。
     
  • Yolov10预训练模型权重及程序
    优质
    简介：本资源提供YOLOv10深度学习目标检测算法的预训练模型权重文件及其配套程序代码，便于用户快速部署和二次开发。 Yolov10的预训练权重以及其训练测试程序包括了用于模型训练和测试的所有必要代码及官方预训练权重文件。提供的预训练权重有多种版本：yolov10b.pt、yolov10l.pt、yolov10m.pt、yolov10n.pt、yolov10s.pt 和 yolov10x.pt，此外还有包含所有必要资源的压缩文件 yolov10-main.zip。