Estimativa de pose

A estimativa da pose é uma tarefa que envolve a identificação da localização de pontos específicos numa imagem, normalmente designados por pontos-chave. Os pontos-chave podem representar várias partes do objeto, como articulações, pontos de referência ou outras características distintivas. As localizações dos pontos-chave são normalmente representadas como um conjunto de imagens 2D [x, y] ou 3D [x, y, visible] coordenadas.

O resultado de um modelo de estimativa de pose é um conjunto de pontos que representam os pontos-chave de um objeto na imagem, normalmente juntamente com as pontuações de confiança para cada ponto. A estimativa de pose é uma boa escolha quando é necessário identificar partes específicas de um objeto numa cena e a sua localização em relação umas às outras.

Modelos

YOLOv8 Os modelos Pose pré-treinados são mostrados aqui. Os modelos Detetar, Segmentar e Pose são pré-treinados no conjunto de dados COCO, enquanto os modelos Classificar são pré-treinados no conjunto de dados ImageNet.

Os modelos são transferidos automaticamente a partir daversão mais recente de Ultralytics na primeira utilização.

• ^mAPval Os valores são para o modelo único de escala única em Pontos-chave da COCO val2017 conjunto de dados.
  Reproduzir por yolo val pose data=coco-pose.yaml device=0
• Velocidade calcula a média das imagens COCO val utilizando um Amazon EC2 P4d instância.
  Reproduzir por yolo val pose data=coco8-pose.yaml batch=1 device=0|cpu

Comboio

Treina um modelo YOLOv8-pose no conjunto de dados 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

Formato do conjunto de dados

YOLO O formato do conjunto de dados pode ser consultado em pormenor no Guia do conjunto de dados. Para converter o teu conjunto de dados existente de outros formatos (como COCO, etc.) para o formato YOLO , utiliza a ferramenta JSON2YOLO em Ultralytics.

Val

Valida a precisão do modelo YOLOv8n-pose treinado no conjunto de dados COCO128-pose. Não é necessário passar nenhum argumento como o model mantém a sua formação data e argumentos como atributos do modelo.

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

Prevê

Utiliza um modelo YOLOv8n treinado para executar previsões em imagens.

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

Ver completo predict detalhes do modo no Prevê página.

Exportação

Exporta um modelo YOLOv8n Pose para um formato diferente como 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

Os formatos de exportação disponíveis em YOLOv8-pose encontram-se na tabela abaixo. Podes exportar para qualquer formato utilizando o botão format argumento, ou seja format='onnx' ou format='engine'. Podes prever ou validar diretamente nos modelos exportados, ou seja yolo predict model=yolov8n-pose.onnx. São apresentados exemplos de utilização para o teu modelo após a conclusão da exportação.

Ver completo export detalhes no Exportação página.

Comentários