Advertisement

YOLOv8实现POSE分类与姿态检测-coco8-pos数据集

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

简介：
本项目基于YOLOv8框架，专注于人体姿势分类和姿态检测任务，并采用COCO格式的coco8-pos数据集进行训练和测试。 yolov8n-pose.pt

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • YOLOv8实现POSE分类与姿态检测-coco8-pos数据集
    优质
    本项目基于YOLOv8框架，专注于人体姿势分类和姿态检测任务，并采用COCO格式的coco8-pos数据集进行训练和测试。 yolov8n-pose.pt
     
  • Yolov8-Pose 姿势估计：站立识别与动作检测 - 站姿接口函数
    优质
    简介：Yolov8-Pose 是一种先进的姿势估计工具，特别擅长于人体站立姿态和各种动作的精确检测。它提供了一套专门针对站姿分析优化的接口函数，便于开发者快速集成到项目中进行人体姿态识别和动作监测。 基于Yolov8-Pose的姿势估计模式实现站姿动作识别的Python接口及关键点pose模型的具体步骤可以参考博客中的介绍《yolov8-pose 姿势估计，站立识别》。该文章详细介绍了如何利用YOLOv8-Pose进行人体姿态的关键点检测，并在此基础上实现了对特定站姿动作的有效识别。
     
  • 基于YOLOv8-Pose的姿态识别项目，含数据集和完整源码
    优质
    本项目采用YOLOv8-Pose模型进行姿态识别，提供详尽的数据集及完整源代码，适用于人体关键点检测与姿态分析研究。 该项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于人体姿态的识别与分析。项目采用最新的YOLOv8-Pose算法，并结合COCO数据集中的八种常见姿态定义，能够高效、准确地识别人体的各种姿势变化。此案例可作为初步模型训练的基础框架，在后续阶段可以替换为自有的数据进行进一步优化和定制。 功能特点包括： - 高效识别：利用先进的YOLOv8-Pose算法确保了高精度与快速响应。 - 支持多种姿态：能够准确检测COCO数据集中定义的八种主要人体姿态。 - 实时处理能力：设计上支持对视频流进行即时分析，适用于如监控系统、动态行为研究等应用场景。 使用方法： 1. **环境要求**：列出项目运行所需的操作系统版本和依赖库信息。 2. **安装步骤**：提供详细的指导说明来帮助用户完成项目的下载、编译及配置过程。 3. **运行指南**：描述如何启动姿态识别服务，包括必要的命令行参数和其他操作细节。
     
  • Yolov8-Pose 姿势估计：站立识别与动作检测接口函数
    优质
    Yolov8-Pose 是一款基于 YOLOv8 的先进姿势估计工具，专注于人体站立姿态识别及复杂动作检测，提供高效准确的接口函数。 基于yolov8-pose的姿势估计模式实现站姿动作识别的Python接口及关键点pose模型。详细步骤可参考相关博客文章《yolov8-pose 姿势估计，站立识别》。文中介绍了如何利用YOLOv8-Pose进行姿态检测，并针对特定场景中的站姿动作进行了深入探讨和实践指导。
     
  • PASCAL3D+ 3D 物体检测与姿态识别数据集.torrent
    优质
    PASCAL3D+ 是一个扩展版的数据集，用于增强三维物体检测和姿态估计的研究。它结合了二维图像信息及对应物体的三维模型和姿态标注，是开发和评估相关算法的重要资源。 注意：您提供的标题看起来像是一个文件名（.torrent 文件通常用于下载），因此上面的简介并未涉及任何具体的文件内容或来源，而是对 PASCAL3D+ 数据集的一般性介绍。 请注意，这只是一个种子地址，需要自行下载。PASCAL 3D+ 是一个用于三维物体检测和姿态识别的数据集，包含了 PASCAL VOC 2012 中的12个类别物体的三维标注信息，平均每个类别包含约3000个实例。该数据集由斯坦福大学于2014年发布，并且相关的研究论文为《Beyond PASCAL: A Benchmark for 3D Object Detection in the Wild》。
     
  • 基于Yolov8的目标检测与实例分割及人体姿态跟踪
    优质
    本项目采用先进的YOLOv8模型进行高效目标检测和实例分割，并结合人体关键点检测技术实现连续帧间的人体姿态精准跟踪。 基于YOLOv8的目标检测、实例分割以及人体姿态目标跟踪系统，支持BOTSORT和ByteTrack算法，并使用RTSP协议作为视频输入源。该系统包含模型与代码，开箱即用。
     
  • 基于OpenCV实现yolov5-pose目标检测与人体姿态估计（含C++及Python代码）
    优质
    本项目采用OpenCV集成YOLOv5-Pose模型进行实时目标检测和人体姿态估计，并提供C++和Python版本源码，适用于多种应用场景。 目标检测是计算机视觉领域的重要课题，旨在识别图像中的物体并确定其位置与类别。以下是关于目标检测的详细解释： 一、基本概念 目标检测的任务在于解决“这是什么？在哪里？”的问题，即在图像中定位具体的目标，并准确判定它们所属的分类。由于不同类型的物体具有多样的外观、姿态及形状变化，加之光照条件和遮挡因素的影响，使得这一任务成为计算机视觉领域中的重大挑战之一。 二、核心问题 目标检测涵盖以下几方面的关键难题： 1. 分类：判断图像内的对象属于哪个类别。 2. 定位：明确物体在图片上的具体位置。 3. 尺寸：考虑不同尺寸的物体情况。 4. 形状：处理各种形状各异的目标。 三、算法分类 基于深度学习技术的目标检测方法主要分为两类： 1. Two-stage（两阶段）算法，首先生成可能包含目标区域的候选框，然后通过卷积神经网络进行类别识别。这类算法包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等。 2. One-stage（单阶段）算法，则直接利用特征提取来预测物体的位置与分类信息，无需预先生成提议区域。代表性的One-stage方法有YOLO系列（如YOLOv1至YOLOv5）、SSD以及RetinaNet。 四、算法原理 以著名的YOLO模型为例，它将目标检测任务视为回归问题，并通过一次划分输入图像为多个网格来直接预测边界框和类别概率。该系统采用卷积网络提取特征并使用全连接层输出结果，其结构通常包括一系列的卷积层与全连接层。 五、应用领域 目标检测技术已广泛应用于各个行业，极大地便利了人们的日常生活。例如，在安全监控方面，它被用于商场、银行等场所以保障公共安全；在自动驾驶中，则帮助车辆识别道路上的各种障碍物和行人，确保行驶的安全性。
     
  • 图像分类与检测数据集
    优质
    图像分类与检测数据集是一系列包含标注信息的图片集合，用于训练和测试计算机视觉任务中的识别、定位等算法模型。 在IT领域内，图像分类与检测是计算机视觉的关键任务之一，并且被广泛应用于人脸识别、自动驾驶及医疗影像分析等领域。“图像分类检测数据集”对于训练以及评估相关算法至关重要。以下是关于这些主题的详细解释： 1. **图像分类**：这是识别图片中主要对象的过程，然后将它们归类到预定义类别中的步骤。这一过程通常依靠深度学习模型（例如卷积神经网络CNN）来完成，通过学习特定特征从而预测正确的标签。著名的图像分类模型包括AlexNet、VGG、ResNet以及Inception等。 2. **目标检测**：与单纯的图像分类不同的是，目标检测不仅识别出图片中的对象类别，还需确定它们在图中所处的位置，并通常以边界框的形式表示出来。常用的框架有Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）系列以及SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。 3. **数据集**：这是机器学习模型训练的基础材料之一，包含大量经过标注的图像样本用于模型的学习与性能评估。这类数据集中可能包括各种类别的图片实例，并且每一张都有准确对应的类别标签和目标边界框信息。 4. **loss and accuracy result.png**：这通常是一个图表文件，展示着在模型训练过程中损失值（Loss）和准确性（Accuracy）的变化情况。通过观察这些指标可以了解模型收敛状态以及是否存在过拟合或欠拟合的问题。 5. **main.py**：该程序可能负责设置与调整模型参数、加载数据集、执行模型的训练及验证，并评估其性能表现。Python语言常用于构建AI应用，因此在这个文件中可能会看到实现上述功能的相关代码。 6. **环境配置**：指开发环境中使用的工具或平台（如Anaconda或者PyCharm），它们能够帮助管理不同版本的Python及其库，在不同的设备上保持实验的一致性。 7. **工作空间设置(.idea)**：这是IDE（集成开发环境）的工作目录文件，其中包含了项目配置信息和用户自定义选项。虽然运行程序时不需要这些文件，但对开发者来说非常有用以追踪项目的状态及版本控制情况。 8. **图像存放(images)**：该目录用于存储训练、验证以及测试用的图片数据集，并且所有图片都已预先标注好供模型学习使用。为了提高泛化能力，在实际操作中会采用交叉验证和数据增强技术，同时利用验证集合来微调超参数设置。 最终目标是在未见过的数据上评估模型性能以确保其有效性；而在具体应用时还需考虑到计算效率及内存占用等问题以便适应不同的硬件平台需求。
     
  • 猫狗分类与检测数据集
    优质
    猫狗分类与检测数据集是一款专为图像识别设计的数据集合，包含了大量标注清晰的猫和狗图片，旨在帮助开发者训练模型准确区分及定位这两种宠物。 在images文件夹下存放了400张图片，其中猫的图片200张、狗的图片200张；xml文件夹下存放着相应的标注文件；labels.txt中列出了两个类别：猫和狗。
     
  • 基于YOLOv8的NFL橄榄球比赛目标检测（含数据集）- NFL多姿态估计应用-YOLOv8
    优质
    本项目采用YOLOv8算法进行NFL橄榄球比赛中的运动员目标检测与多姿态估计，提供定制化数据集以提升模型精度。 在深度学习领域中使用YOLOv8算法进行NFL橄榄球比赛的目标检测任务。该项目旨在预测球员之间的接触时刻以及非足部接触地面的瞬间，基于比赛录像和跟踪数据。 提供的数据集包括四个相关的视频片段，其中两个是同步且对齐的边线视图与端区视图，还有一个All29视角但时间可能不同步。训练集中每个剧本的相关标签存储于train_labels.csv文件中，测试集则位于test文件夹内。此外还提供了基线头盔检测框和分配盒数据，以及去年获胜模型输出的csv文件。 对于球员跟踪信息，使用的是10Hz频率更新的追踪数据（在train_player_tracking.csv中），该csv还包括每个边线视图与端区视角的时间戳，以帮助同步视频帧。这是一个代码竞赛项目，在提交时您的模型将被评估并排名。