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yolov8m-pose-model-pt

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简介:
Yolov8m-Pose-Model-Pt 是基于YOLOv8架构改进的人体姿态识别模型,采用预训练参数优化,适用于多种场景下的实时人体关键点检测。 yolov8m-pose.pt

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  • yolov8m-pose-model-pt
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    Yolov8m-Pose-Model-Pt 是基于YOLOv8架构改进的人体姿态识别模型,采用预训练参数优化,适用于多种场景下的实时人体关键点检测。 yolov8m-pose.pt
  • yolov8n-pose模型 pt版本
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    YOLOv8n-Pose pt版是一款基于PyTorch框架优化的人体姿态估计工具,采用轻量级网络结构,在保持高效推理速度的同时,提供精准的姿态识别能力。 yolov8n-pose.pt
  • yolov8m-obb.pt模型
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    yolov8m-obb.pt是一款基于YOLOv8架构,采用改进型锚框机制的对象检测模型,特别适用于倾斜或旋转物体的边界框预测任务。 yolov8m-obb.pt
  • Pose Studio
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    Pose Studio是一款专为艺术家、设计师和创意工作者设计的应用程序,提供丰富的姿势库和定制选项,帮助用户轻松创建精准的角色姿态草图。 POSE STUDIO是一款专业的3D人体姿态与动画设计软件,为艺术家、设计师和动画师提供了高效且直观的工具来创建精准的人体姿势和动作。1.04版是该软件的一个更新版本,可能包含了性能优化、新功能或修复了一些已知问题,以提升用户体验。 在安装POSE STUDIO 1.04版之前,请注意这个版本需要一个注册码才能完全激活并使用。没有注册码,用户只能试用部分功能或有限时间内的完整功能;一旦试用期结束且未输入正确的注册码,软件可能会限制其功能甚至停止运行。 POSE STUDIO的核心功能包括: 1. **3D人体建模**:提供各种预设的3D人体模型,并允许调整体型、比例和肌肉细节。 2. **姿势编辑**:通过拖拽关节来创建和调整人物的各种姿势,支持精确到每个手指关节的控制。 3. **动作捕捉**:导入并导出动作捕捉数据,方便将真实人物的动作转化为3D角色动画。 4. **动画制作**:内置动画编辑器可以创建流畅的动作序列,并进行时间线编辑和关键帧管理。 5. **光照与渲染**:提供多种光源设置及高质量渲染选项,使作品看起来更加逼真。 6. **材质与纹理**:定义模型的表面材质(颜色、光泽等)并应用纹理图案。 7. **导出与兼容性**:支持常见的3D格式如.fbx和.obj以便与其他软件无缝集成。 安装PS_104_app压缩文件时,请确保你的计算机满足POSE STUDIO系统的最低要求。解压后运行安装程序,按照提示步骤进行操作,并在需要输入注册码的地方提供有效的授权代码以解锁所有功能。 为了充分利用这款强大的工具,用户可以参考官方文档或在线教程来学习如何使用软件及其各项功能。同时也可以加入社区论坛参与讨论获取其他用户的使用经验。POSE STUDIO为3D人体动画创作提供了专业且直观的工作流程,帮助实现创新和艺术表达。
  • yolov5s-torchscript-pt
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    简介:Yolov5s-torchscript-pt是基于YOLOv5小模型(S版本)的TorchScript格式导出的PyTorch模型文件,适用于移动端和嵌入式设备推理。 Yolov5s适合在移动端进行推理的TorchScript序列化文件。
  • yolov5s-torchscript-pt
    优质
    Yolov5s-TorchScript-Pt 是基于YOLOv5小型模型(Yolov5s)优化后的版本,采用TorchScript导出为.pt文件格式,便于部署在多种设备上进行实时目标检测。 yolov5 v3.0版本是基于yolov5s.pt权重处理的,适合在移动端进行推理的torchscript序列化文件。
  • yolov3-spp-ultralytics-pt
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    YOLOv3-SPP-Ultralytics-PT是一款基于PyTorch框架优化改进的实时目标检测模型,采用SPP模块增强特征提取能力,适用于多种图像识别任务。 yolov3-spp训练后的权重文件yolov3-spp-ultralytics.pt可以作为预训练权重使用,也可以用于检测任务。
  • yolov3spp-voc-512-pt
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    这段简介描述的是一个基于YOLOv3-SPP架构的物体检测模型,在VOC数据集上经过预训练,并且输入图片大小为512x512像素,适用于快速准确地进行目标识别任务。 yolov3spp-voc-512.pt
  • yolov3-spp-ultralytics-pt
    优质
    Yolov3-SPP-Ultralytics-Pt 是基于YOLOv3架构并融入空间金字塔池化(SPP)模块的改进版本,专为物体检测任务设计,支持PyTorch框架。 yolov3-spp-ultralytics.pt是官方提供的测试模型,与yolov3-spp3.cfg配合可以进行推理测试;同时它也可以作为预训练模型使用。
  • yolov11-seg-pt-enhanced
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    Yolov11-seg-pt-enhanced是一款基于YOLOv1架构改进的图像分割模型,采用PyTorch框架,并增强了模型性能和精度。 标题中的“yolov11-seg-pt”表明这是一个与深度学习模型相关的文件集,其中包含了YOLO(You Only Look Once)算法的第11个版本中的目标检测与分割功能。YOLO是一种广泛应用于图像识别领域的算法,它通过一次性处理整个图像,并结合边界框回归和概率计算,实现了快速准确的目标识别和定位。作为版本迭代的一部分,YOLOv11可能引入了更多的优化和改进,以增强模型的性能。 描述中的“1024程序员节,yolov11-seg分割预训练模型”点出了文件集发布的背景信息。每年的10月24日是程序员节,这一天用于纪念计算机程序员对社会所做的贡献。选择在这一特殊的日子发布这些模型可能旨在吸引程序员和AI研究者的关注。“分割预训练模型”的表述暗示了这些文件是一套已经经过训练的模型,可以应用于图像分割任务。 标签“yolov11-seg”进一步强调了这些文件与YOLOv11版本的目标检测和分割算法直接相关。这一标签可以帮助技术人员快速找到相关的资源。 文件名称列表中的“yolo11x-seg.pt”,“yolo11l-seg.pt”,“yolo11m-seg.pt”,“yolo11s-seg.pt”以及“yolo11n-seg.pt”分别代表了不同的预训练模型版本。“pt”可能表示PyTorch格式的文件,这是一个流行的深度学习框架。字母“x”,“l”,“m”,“s”和“n”则可能是不同复杂度或规模的模型缩写,“x”通常代表超大模型,“l”代表大型模型,“m”为中等容量,“s”表示小模型,“n”可能指的是最小的模型,这些不同的版本适用于处理各种大小与复杂程度的数据集。 由于这些文件是预训练过的模型,它们可以大大加快目标检测和图像分割项目的开发进程。研究者和开发者可以在原有基础上进行微调以适应特定的应用场景或任务需求,例如医疗影像分析、自动驾驶汽车中的视觉系统、智能监控以及无人机摄影等应用领域。 这个文件集为使用YOLO算法的研究人员与开发者提供了一系列预训练的目标检测及图像分割模型,能够显著节省时间和计算资源,并加速项目开发和实际应用。