YOLOv8_pose预测流程-原理解析[关键点检测理论篇]

已于 2024-05-30 21:55:48 修改
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分类专栏： YOLOv8深度剖析 文章标签： yolov8 关键点检测 NMS keyPoint decode 预测流程
于 2024-05-20 23:42:20 首次发布
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本文详细介绍了YOLOv8网络的关键点检测预测流程，包括预处理、推理和后处理三个模块。预处理涉及图片尺寸调整和归一化；推理阶段，KeyPoint、Box和Cls特征图经过解码；后处理使用NMS筛选关键点，并处理不可见关键点的情况。文章探讨了解码方式的改进可能性以及关键点预测的挑战。

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        YOLOv8_seg的网络结构图在博客YOLOv8网络结构介绍_优快云博客已经更新了，由网络结构图可以看到相对于目标检测网络，实例分割网络只是在Head层不相同，如下图所示，在每个特征层中增加了KeyPoint分支（浅绿色），通过两个卷积组和一个Conv卷积得到得到通道数为51的特征图，51表示17个人体关键点的XY位置及置信度信息，即51=17*3.

         下面正式介绍下YOLOv8的预测流程，先来大概看一下预测流程有哪些，主要分预处理模块、推理模块和后处理模块。这里面有很多内容是和目标检测预测流程是重合的，主要区别在于KeyPoint分支、NMS后处理以及绘制关键点部分。本文也主要介绍一下这三个模块，其他模块可以结合

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YOLOv8_pose训练流程-原理解析[关键点检测理论篇]
ice
05-25 2410
本文主要介绍了YOLOv8关键点检测的流程，介绍了关键点检测的OKS Loss，还介绍了关键点分支的解码。
YOLOv8_det/seg/pose/obb网络结构
ice
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主要介绍了YOLOv8目标检测、实例分割、关键点检测及旋转目标检测的网络结构。
计算机视觉——基于YOLOV8 的人体姿态估计训练与推理
知来者逆的博客
04-13 2018
通过 YOLOV8 的姿态估计功能，我们可以轻松地检测图像或视频中人体的关键点，并将其可视化。这为计算机视觉领域的多种应用提供了强大的支持。未来，我们可以进一步探索如何利用这些关键点信息来提高人员识别的准确性，或者将其应用于其他更具挑战性的任务中。
【yolov8系列】yolov8的目标检测、实例分割、关节点估计的原理解析
magic_ll的博客
10-17 2万+
对前两者进行解析可得到，有效的gridceil预测出了目标的类别 和 目标的box，此时可以很容易获取该gridceil中的目标的mask_coef，维度为32，刚好与Proto输出的channel维度32相一致。不同mask为网络学习到不同的掩码信息，值得注意的是单张mask并不意味着mask中只有一个目标的mask。2 仅保留该gridceil检测出的box内的mask，然后再对mask框内的mask的每个像素进行阈值过滤（工程中阈值设为0.5），即得到该目标的最终的mask。
yolov8 pose手把手教学-动物姿态识别-训练自己的关键点数据
最新发布
QQ_1309399183的博客
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yolov8 pose手把手教学-动物姿态识别-训练自己的关键点数据
[转]YOLOv8-Pose推理详解及部署实现
chinagudujian的专栏
01-04 3421
梳理下 YOLOv8-Pose 的预处理和后处理流程，顺便让 tensorRT_Pro 支持 YOLOv8-Pose博主在这里针对 YOLOv8-Pose 的预处理和后处理做了简单分析，同时与大家分享了 C++ 上的实现流程，目的是帮大家理清思路，更好的完成后续的部署工作😄。最后大家如果觉得。
YOLOv8-Pose推理详解及部署实现
周同学的博客
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CITY_OF_MO_GY的博客
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YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测算法，而yolov5-pose是YOLO系列的一个变种，专门针对人体关键点检测进行了优化，可以同时完成目标检测和人体姿态估计。 首先，我们需要理解YOLOv5-pose的工作原理。...
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02-07 2921
Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8
YOLOv8 Pose模型详解与关键代码走查
weixin_52603404的博客
03-14 1886
姿态估计是计算机视觉中的一个重要任务，主要用于检测图像或视频中人物或物体的关键点位置。动作识别：用于体育分析、智能健身、游戏互动等场景。行为分析：监控系统、自动驾驶、医疗康复等领域。AR/VR：增强现实（AR）和虚拟现实（VR）设备的交互。机器人控制：提升机器人对人体动作的理解能力。YOLOv8 Pose 结合目标检测与关键点检测，使得单阶段推理更加高效，适用于实时任务。
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~瑜伽姿势识别
whaosoft143ai的博客
04-19 2119
随着人们对瑜伽的兴趣日益浓厚，对能够准确分类瑜伽姿势的自动化系统的需求也越来越大。本文中我们将探讨如何使用 YOLOv8 Pose（一种先进的对象检测模型）对图像和视频中的瑜伽姿势进行分类。A. 将您的 roboflow 数据集或手动注释的数据集上传到 Google Drive 的单独文件夹（例如 Yoga）中，以便在 Colab 中轻松访问。在开始之前，需要一个包含各种瑜伽姿势的图像或视频的数据集，以及身体关键点的相应标注。C. 安装所需的依赖项： ​​​​​​​。whaosoft aiot htt
yolov8姿态识别与绘制
MrLi的博客
04-03 2864
模型评估与优化：训练完成后，需要对模型进行评估，以确定其在测试数据集上的性能。总之，YOLOv8姿态检测作为一种高效且准确的人体姿态识别技术，在众多领域都有着广泛的应用前景。人机交互：在游戏、虚拟现实等领域，通过捕捉用户的身体动作和姿态，可以实现更加自然和直观的人机交互体验。无论是大尺度的人体全身姿态检测，还是小尺度的人体局部姿态检测，YOLOv8都能表现出良好的性能。模型部署与应用：将训练好的YOLOv8姿态检测模型部署到实际应用场景中（如智能监控、人机交互系统等）并进行测试验证其实际效果表现。
yolov8Pose实战
wqthaha的专栏
06-03 5727
想测试下yolov8的效果吗？手把手教你从头运行yolo8，并打开摄像头测试人体姿态。关注我吧！！！
YOLOv8-pose在ncnn框架下部署过程记录（包含ncnn、pnnx安装以及模型结构更改及转换）
Rachel321的专栏
04-26 6980
YOLOv8-pose在ncnn框架下部署过程记录（包含ncnn、pnnx安装以及模型结构更改及转换）
YOLOv8-pose（2）- 绘制和使用姿态关键点
qq_40387714的博客
07-22 7244
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）。
openpose和yolo-pose
01-03
### OpenPose与YOLO-Pose在姿态估计中的对比 #### 工作原理差异 OpenPose采用自底向上的方法来检测人体关键点。该算法首先生成所有可能的关键点位置，随后通过解析这些点之间的连接关系构建完整的骨架结构[^1]。 相比之下，YOLO-Pose基于单阶段目标检测框架YOLO进行了扩展。其核心在于同时预测边界框以及位于其中的人体关节坐标。这种设计使得模型能够在一次推理过程中完成多个人物的姿态识别任务。 #### 性能特点分析 对于实时处理需求较高的场景而言，由于YOLO系列架构本身具备快速推断的优势，因此YOLO-Pose通常能够提供更快的速度表现；而OpenPose虽然计算成本相对较高，但在多人复杂背景下的精度往往更胜一筹。 #### 应用领域适配性 鉴于两者的技术特性，在实际应用中可以根据具体要求做出选择： - **体育赛事直播**：当需要捕捉运动员动作细节并进行即时反馈时，考虑到视频流传输速率的要求，YOLO-Pose可能是更好的选项。 - **舞蹈教学软件**：如果目的是为了精准记录学习者的每一个舞步姿势以便后续纠正指导，则应优先考虑使用准确性更高的OpenPose方案。 ```python import cv2 from openpose import pyopenpose as op # 初始化OpenPose参数配置... imageToProcess = "path/to/image" datum = op.Datum() datum.cvInputData = cv2.imread(imageToProcess) opWrapper.emplaceAndPop([datum]) print("Body keypoints: \n" + str(datum.poseKeypoints)) ```
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