Оценка позы

Оценка позы - это задача, которая заключается в определении местоположения определенных точек на изображении, обычно называемых ключевыми точками. Ключевые точки могут представлять собой различные части объекта, такие как суставы, ориентиры или другие отличительные особенности. Расположение ключевых точек обычно представляется в виде набора двумерных [x, y] или 3D [x, y, visible] Координаты.

Результатом модели оценки позы является набор точек, которые представляют собой ключевые точки объекта на изображении, обычно вместе с оценками достоверности для каждой точки. Оценка позы - хороший выбор, когда тебе нужно определить конкретные части объекта в сцене и их расположение относительно друг друга.

Модели

YOLOv8 Здесь показаны предварительно обученные модели Pose. Модели Detect, Segment и Pose были предварительно обучены на наборе данных COCO, а модели Classify - на наборе данных ImageNet.

Модели автоматически загружаются с последнегорелиза Ultralytics при первом использовании.

• ^mAPval Значения приведены для одномодельного одномасштабного на COCO Keypoints val2017 Набор данных.
  Размножайся с помощью yolo val pose data=coco-pose.yaml device=0
• Скорость Усреднение изображений COCO val с помощью Amazon EC2 P4d например.
  Размножайся с помощью yolo val pose data=coco8-pose.yaml batch=1 device=0|cpu

Поезд

Обучи модель YOLOv8-pose на наборе данных 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

Формат датасета

YOLO Подробно о формате наборов данных можно прочитать в руководстве по набору данных. Чтобы преобразовать существующий набор данных из других форматов (например, COCO и т.д.) в формат YOLO , воспользуйся инструментом JSON2YOLO по адресу Ultralytics.

Вэл

Проверь точность обученной модели YOLOv8n-pose на наборе данных COCO128-pose. Не нужно передавать никаких аргументов в качестве model сохраняет свою подготовку data и аргументы в качестве атрибутов модели.

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

Предсказывай

Используй обученную модель YOLOv8n-pose для выполнения предсказаний на изображениях.

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

Смотреть полностью predict Подробности о режиме в Предсказывай Страница.

Экспорт

Экспортируй модель YOLOv8n Pose в другой формат, например ONNX, CoreML, и т. д.

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

Доступные форматы экспорта YOLOv8-pose приведены в таблице ниже. Ты можешь экспортировать в любой формат, используя format аргумент, то есть format='onnx' или format='engine'. Ты можешь предсказывать или проверять непосредственно на экспортированных моделях, то есть yolo predict model=yolov8n-pose.onnx. Примеры использования будут показаны для твоей модели после завершения экспорта.

Смотреть полностью export подробности в Экспорт Страница.

Комментарии