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该算法在Yolov8的基础上引入了姿势估计模块#xff0c;通过联合检测和姿势…【源码地址】

github地址https://github.com/ultralytics/ultralytics

【算法介绍】

Yolov8-Pose算法是一种基于深度神经网络的目标检测算法用于对人体姿势进行准确检测。

该算法在Yolov8的基础上引入了姿势估计模块通过联合检测和姿势估计的方式来实现准确的姿势检测。

Yolov8-Pose算法的基本思想是将姿势检测任务转化为多个关键点的检测任务。

人体姿势可以看作是由多个关键点组成的例如头部、肩膀、手肘、手腕等。

Yolov8-Pose算法通过在Yolov8的基础上增加额外的关键点检测层来实现对这些关键点的检测和定位。

Yolov8-Pose算法的网络结构是在Yolov3的基础上进行改进和优化得到的。

它采用了Darknet作为主干网络并在其上添加了一系列的卷积层、上采样层和连接层以提取更丰富的特征信息。

同时为了实现人体姿态点的检测和估计Yolov8-Pose在输出层上引入了关键点检测的任务分支。

通过以上原理Yolov8-Pose算法能够在保持检测速度的同时实现对人体姿势的准确检测从而在人体姿态估计领域具有一定的应用价值。

【效果】

Form1(){InitializeComponent();}private

void

OpenFileDialog();openFileDialog.Filter

图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp;openFileDialog.RestoreDirectory

true;openFileDialog.Multiselect

false;if

Cv2.ImRead(openFileDialog.FileName);pictureBox1.Image

OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(src);}}private

void

e){if(pictureBox1.Imagenull){return;}Stopwatch

new

ypm.Inference(src);sw.Stop();this.Text

秒;var

ypm.DrawImage(src,result);pictureBox2.Image

OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultMat);

//Mat转Bitmap}private

e){ypm.LoadWeights(Application.StartupPath

\\weights\\yolov8n-pose.onnx);}private

void

bilibili.com/video/BV1T64y1E7ws/

【源码下载地址】

download.csdn.net/download/FL1623863129/88691350