Estimation de la pose

L'estimation de la pose est une tâche qui consiste à identifier l'emplacement de points spécifiques dans une image, généralement appelés points clés. Les points clés peuvent représenter diverses parties de l'objet telles que des articulations, des points de repère ou d'autres caractéristiques distinctives. Les emplacements des points clés sont généralement représentés sous la forme d'un ensemble d'images 2D [x, y] ou 3D [x, y, visible] coordonnées.

Le résultat d'un modèle d'estimation de la pose est un ensemble de points qui représentent les points clés d'un objet dans l'image, généralement avec les scores de confiance pour chaque point. L'estimation de la pose est un bon choix lorsque tu dois identifier des parties spécifiques d'un objet dans une scène, et leur emplacement les unes par rapport aux autres.

Modèles

YOLOv8 Les modèles de pose pré-entraînés sont présentés ici. Les modèles de détection, de segmentation et de pose sont entraînés sur l'ensemble de données COCO, tandis que les modèles de classification sont entraînés sur l'ensemble de données ImageNet.

Les modèles se téléchargent automatiquement à partir de la dernièreversion de Ultralytics lors de la première utilisation.

• ^mAPval Les valeurs sont pour un modèle unique à l'échelle unique sur Points clés COCO val2017 ensemble de données.
  Reproduire par yolo val pose data=coco-pose.yaml device=0
• La vitesse moyenne des images COCO val à l'aide d'un Amazon EC2 P4d instance.
  Reproduire par yolo val pose data=coco8-pose.yaml batch=1 device=0|cpu

Train

Entraîne un modèle YOLOv8-pose sur l'ensemble de données COCO128-pose.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n-pose.yaml')  # build a new model from YAML
model = YOLO('yolov8n-pose.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO('yolov8n-pose.yaml').load('yolov8n-pose.pt')  # build from YAML and transfer weights

# Train the model
results = model.train(data='coco8-pose.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# Build a new model from YAML and start training from scratch
yolo pose train data=coco8-pose.yaml model=yolov8n-pose.yaml epochs=100 imgsz=640

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo pose train data=coco8-pose.yaml model=yolov8n-pose.pt epochs=100 imgsz=640

# Build a new model from YAML, transfer pretrained weights to it and start training
yolo pose train data=coco8-pose.yaml model=yolov8n-pose.yaml pretrained=yolov8n-pose.pt epochs=100 imgsz=640

Format des données

YOLO Le format des jeux de données de pose est détaillé dans le Guide des jeux de données. Pour convertir tes données existantes dans d'autres formats (comme COCO, etc.) au format YOLO , utilise l'outil JSON2YOLO à l'adresse Ultralytics.

Val

Valide la précision du modèle YOLOv8n-pose entraîné sur le jeu de données COCO128-pose. Aucun argument n'a besoin d'être passé en tant que model conserve sa formation data et les arguments en tant qu'attributs du modèle.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n-pose.pt')  # load an official model
model = YOLO('path/to/best.pt')  # load a custom model

# Validate the model
metrics = model.val()  # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.box.map    # map50-95
metrics.box.map50  # map50
metrics.box.map75  # map75
metrics.box.maps   # a list contains map50-95 of each category

yolo pose val model=yolov8n-pose.pt  # val official model
yolo pose val model=path/to/best.pt  # val custom model

Prévoir

Utilise un modèle YOLOv8n-pose formé pour faire des prédictions sur les images.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n-pose.pt')  # load an official model
model = YOLO('path/to/best.pt')  # load a custom model

# Predict with the model
results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg')  # predict on an image

yolo pose predict model=yolov8n-pose.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'  # predict with official model
yolo pose predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'  # predict with custom model

Voir l'intégralité predict détails du mode dans la rubrique Prévoir page.

Exporter

Exporte un modèle de pose YOLOv8n vers un format différent comme ONNX, CoreML, etc.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n-pose.pt')  # load an official model
model = YOLO('path/to/best.pt')  # load a custom trained model

# Export the model
model.export(format='onnx')

yolo export model=yolov8n-pose.pt format=onnx  # export official model
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx  # export custom trained model

Les formats d'exportation disponibles pour YOLOv8-pose sont présentés dans le tableau ci-dessous. Tu peux exporter vers n'importe quel format à l'aide de la fonction format argument, c'est-à-dire format='onnx' ou format='engine'. Tu peux prédire ou valider directement sur les modèles exportés, c'est-à-dire . yolo predict model=yolov8n-pose.onnx. Des exemples d'utilisation sont montrés pour ton modèle une fois l'exportation terminée.

Voir l'intégralité export détails dans le Exporter page.

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