YOLOv8-Pose 特征点推理流程

文旅笔记家 2024-07-01 ⋅ 39 阅读

介绍

YOLOv8-Pose是一种基于YOLOv3的姿势估计算法,可用于检测图像中的人体姿势。它使用卷积神经网络来推断人体的关键特征点,如肩膀、手腕、膝盖等,从而准确地估计人体的姿势。

本文将介绍YOLOv8-Pose的特征点推理流程,包括数据预处理、模型推理和特征点后处理过程。

数据预处理

首先,对输入的图像进行预处理。预处理的目的是将图像转换为模型可以处理的格式。在YOLOv8-Pose中,使用的是Darknet架构,因此图像需要进行归一化和调整大小。

归一化:将图像的像素值从0-255映射到0-1的范围。这可以通过将图像除以255来实现。

调整大小:将图像的尺寸调整为网络所需的输入尺寸。通常情况下,YOLOv8-Pose使用416x416的输入尺寸。

模型推理

在数据预处理完成后,图像将被输入到YOLOv8-Pose模型中进行推理。

首先,模型会通过一系列卷积层和池化层提取图像的特征。这些特征会被用于后续的目标检测和关键点定位。

然后,YOLOv8-Pose利用锚点框进行目标检测。锚点框是预定义的一系列框,用于表示可能包含目标的区域。模型会预测每个锚点框内是否有人体姿势,以及预测的位置和置信度得分。

最后,YOLOv8-Pose使用一种称为"DarkPose"的算法来确定关键点的位置。该算法利用特征图和锚点框的预测结果,通过回归的方式预测每个关键点的坐标。

特征点后处理

在模型推理完成后,需要对预测的特征点进行后处理。

首先,利用非极大值抑制(NMS)算法对目标框进行筛选,以去除重叠的框,并选择置信度最高的框作为最终的检测结果。

然后,对于每个选定的目标框,根据锚点框的预测结果,计算关键点的精确位置。

最后,根据关键点的坐标,可以进一步分析姿势的各个方面,如躺卧、坐立、站立等。

结论

YOLOv8-Pose是一种效果出色的姿势估计算法,通过整合YOLOv3和"DarkPose",实现了对人体姿势的准确推断。特征点推理流程包括数据预处理、模型推理和特征点后处理过程。通过深入了解这一流程,可以更好地理解和应用YOLOv8-Pose算法。


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