Yolo pose的关键点对应关系

最新推荐文章于 2025-04-28 15:02:50 发布
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文章标签： YOLO python 目标检测 姿态估计 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/syu_acm/article/details/145182788
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YOLO-pose模型

YOLO-pose模型的17个点分别对应关系如下：

COCO_keypoint_indexes = {
   
    0: 'nose',
    1: 'left_eye',
    2: 'right_eye',
    3: 'left_ear',
    4
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【深度学习】YOLO-Pose 人体关键点估计 人体姿态估计
q742971636的博客
11-11 3857
论文 ： https://arxiv.org/abs/2204.06806 代码： https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5 https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yoloxyolov5+oks损失，效果好到没朋友： 在head出的特征里，每个关键点增加3个变量输出，即是｛x坐标，y坐标，conf置信度｝，17个人体关键点就有51个变量： https://zhuanlan.zhihu.com/p/48
（9）YOLO-Pose:使用对象关键点相似性损失增强多人姿态估计的增强版YOLO
yohnyang的博客
08-31 2107
openpose用于多人姿态检测
YOLOv8-pose针对视频实时提取打印对应关节点序号及坐标
m0_70694811的博客
04-25 2203
【代码】YOLOv8-pose针对视频实时提取打印对应关节点序号及坐标。
YOLO11-POSE预测返回结果分析
最新发布
mx9818的博客
04-28 1076
姿态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。关键点可以代表物体的各个部分，如关节、地标或其他显著特征。关键点的位置通常用一组二维 [x, y] 或 三维 [x, y, visible] 坐标。
YOLOv8-pose（2）- 绘制和使用姿态关键点
qq_40387714的博客
07-22 7282
对姿态估计获取的关键点（不限于YOLOv8）进行可视化和使用（包括用于网络训练等）。
YOLOv5永不缺席 | YOLO-Pose带来实时性高且易部署的姿态估计模型！！！
小白学视觉
06-02 1953
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文介绍了YOLO-Pose，一种新的无Heatmap联合检测方法，是基于YOLOv5目标检测框架的姿态估计。现有的基于Heatmap的两阶段方法并不是最优的，因为它们不是端到端训练的，且训练依赖于替代L1损失，不等价于最大化评估度量，即目标关键点相似度(OKS)。YOLO-Pose可以进行端到端训练模...
yolov8+动物+姿态识别（训练教程+代码）
QQ_1309399183的博客
10-26 1599
yolov8+动物+姿态识别（训练教程+代码）
YOLOv11训练自己数据集_笔记1
m0_60657960的博客
10-10 2559
yolov11可以执行任务：项目环境如下：解释器：python==3.9框架：系统：IDEA：Pycharm自己收集数据集代码地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/ul/ultralytics2、权重模型获取权重模型官网：https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/五、模型训练未完明天更新完参考：手把手教你使用YOLOv11训练自己数据集（含环境搭建 、数据集查找、模型训练）-优快云博客
X-AnyLabeling-main标注YOLO关键点POSE
qq_53545309的博客
04-17 180
同一物体的框和点的 群组编号 要相同。代表这些点和方框是同一物体上的。标注方框之后记得把后面的。顺序要和你标注的顺序一致。写入1，而且之后的点的。配置导出文件.yaml。
ultralytics yolo pose 示例：加载官方pose模型进行推理
DATABALL 的博客
10-06 506
ultralytics yolo pose 示例：加载官方pose模型进行推理
一篇文章快速认识YOLO11 | 关键改进点 | 安装使用 | 模型训练和推理
黎国溥
10-08 3万+
本文分享YOLO11的关键改进点、性能对比、安装使用、模型训练和推理等内容。YOLO11 是 Ultralytics 最新的实时目标检测器，凭借更高的精度、速度和效率重新定义了可能性。除了传统的目标检测外，YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、关键点姿态估计、OBB定向物体检测（旋转目标检测）等视觉任务。1. YOLOv3：核心改进：YOLOv3 是 YOLO 系列的第三代，由 Joseph Redmon 于 2018 年发布，标志着 YOLO 从原始的单尺度检测进化到多尺度检测。
YOLOv8-pose（1）- 关键点检测数据集格式详解+快速训练+预测结果详解
qq_40387714的博客
07-20 2万+
实现YOLOv8-pose的快速使用：yolov8-pose关键点检测数据集的格式、标注与迭代；实现训练一个yolov8-pose模型；输出测试结果与分析。
YOLOv8-pose关键点检测自制数据集
热门推荐
WYKB_Mr_Q的博客
08-01 3万+
YOLOv8 已经出来一段时间了，它同时拥有目标检测，实例分割，关键点检测，跟踪和分类的功能，并且效果达到了SOTA，使得 YOLOv8 得到了很多科研人员的青睐。这里我们主要使用了 github 公布的。接下来，我们主要记录一下，如何自己制作关键点检测数据集，并跑通YOLOv8项目。YOLOv8项目中的关键点检测，也就是分支，主要是标注了人体的骨骼部分，来精炼表示人体运动，如下图所示。
yolov8-pose关键点检测全过程教学——自定义身份证关键点数据集制作与训练
m0_69115733的博客
09-30 2053
我的自定义数据集名称为datapose3，包含images和labels两个字文件。这两个子文件分别存储了图片和txt文件。注意：txt文件名称和图片名称一定要对应。
YOLO11-pose关键点检测：训练实战篇（晶体管定位识别） | 自己数据集从labelme标注到生成yolo格式的关键点数据以及训练教程
04-17 1451
教会你如何用晶体管从标注到训练Yolov8-pose关键点检测
【关键点检测】yolov7-pose改造——任意数量关键点检测并训练自己的数据集
csdnn345的博客
07-16 4091
yolov7-pose改造
yolov11 pose锻炼监控计数系统+yolov11姿态估计
qq1309399183的博客
12-16 1961
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yolo系列中的一些评价指标说明
qq_30150579的博客
11-25 5318
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yolo8pose关键点
02-17
### YOLOv8 Pose 关键点检测实现方法 #### 数据准备 对于YOLOv8的关键点检测，数据集的构建至关重要。数据集应包含带有标注的目标框以及这些框内部的关键点位置。假设输入批次大小为8，在该批处理中有14个正样本检测框，每个框内含有待预测的关键点数量n。 #### 正负样本匹配策略 采用top-k机制作为正负样本的选择标准，这里设定`topk=10`意味着选取前十个最有可能的对象边界框作为正样本参与后续运算。通过此方式可从原始预测分支尺寸\[8, 8400, 4\]中筛选出形状为\[140, 4\]的有效候选区域坐标集合[^1]。 #### 特征提取与关键点定位 针对上述获得的每一条有效边框记录，进一步利用网络结构中的特定层——即负责关键点坐标的预测部分，其输出张量形式为\[8, 8400, n, 3\]，其中最后两维分别表示单个框内的所有可能关键点及其置信度得分。依据之前确定下来的正样本掩码(mask)，可以精确抽取对应于这140条真实存在的物体实例下的全部潜在兴趣点信息，形成新的三维数组\[140, n, 3\]。 #### Loss函数设计 为了评估模型性能并指导参数更新方向，定义了一种基于对象关键点相似性的损失项—OKS(Object Keypoint Similarity) loss。具体操作时会把实际标签里的地面实况(GT)关键点向量\[14, n, 3\]重复扩展至与当前批次下所有被选作正面案例的数量相一致的程度(\[140, n, 3\])，随后两者间执行逐元素差异平方求和的操作完成误差量化工作。 ```python feats, pred_kpts = preds if isinstance(preds[0], list) else preds[1] ``` 这段代码展示了如何分离出用于计算loss所需的两个主要成分：特征图(`feats`)和预测的关键点位置(`pred_kpts`)。这是整个训练流程中的核心环节之一，直接影响着最终模型的质量。
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