大学网站建设考核办法,矢量图片素材库,宁波网站建设的过程,app制作收费价目表YOLOv7-Pose
YOLOv7是一种高效的目标检测算法#xff0c;用于实时物体检测。姿态估计Pose是一种用于识别和跟踪人体关键点的技术。TensorRT是一个针对深度学习推理任务进行加速的高性能推理引擎。
将YOLOv7和姿态估计Pose与TensorRT结合可以实现快速而准确的目标检测和姿态估…YOLOv7-Pose
YOLOv7是一种高效的目标检测算法用于实时物体检测。姿态估计Pose是一种用于识别和跟踪人体关键点的技术。TensorRT是一个针对深度学习推理任务进行加速的高性能推理引擎。
将YOLOv7和姿态估计Pose与TensorRT结合可以实现快速而准确的目标检测和姿态估计任务。首先使用YOLOv7进行目标检测它具有高效的网络结构和多尺度特征融合机制能够在保持准确性的同时提高推理速度。然后利用得到的目标框信息将其输入到Pose模型中进行姿态估计。Pose模型通过分析人体关键点来确定人体的姿态例如头部、手臂、腿部等。
为了进一步提升推理速度可以使用TensorRT进行加速。TensorRT利用深度学习模型中的并行计算、内存优化和精度调整等技术对模型进行优化和推理加速。通过将YOLOv7和Pose模型转换为TensorRT可执行文件可以充分利用GPU的计算能力实现更快的推理速度。
总之通过将YOLOv7和姿态估计Pose与TensorRT结合可以实现高效的目标检测和姿态估计任务。这种部署加速方案不仅提高了推理速度还保持了较高的准确性适用于实时应用场景如视频监控、人体行为分析等
实现YOLOv7可训练的免费套件为实时目标检测设置了最新技术标准
YOLOv7-Pose的姿态估计是基于YOLO-Pose的。关键点标签采用MS COCO 2017数据集。
训练
使用预训练模型yolov7-w6-person.pt进行训练。训练命令如下
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 9527 train.py --data data/coco_kpts.yaml --cfg cfg/yolov7-w6-pose.yaml --weights weights/yolov7-w6-person.pt --batch-size 128 --img 960 --kpt-label --sync-bn --device 0,1,2,3,4,5,6,7 --name yolov7-w6-pose --hyp data/hyp.pose.yaml部署
导出ONNX模型
运行以下命令生成onnx模型和引擎模型
python models/export_onnx.py \--weights weights/yolov7-w6-pose.pt \--img-size 832 \--device 0 \--batch-size 1 \--simplify导出TensorRT模型
使用脚本
python models/export_TRT.py \--onnx weights/yolov7-w6-pose.onnx \--batch-size 1 \--device 1 \--fp16或者使用trtexec
trtexec \--onnxweights/yolov7-w6-pose.onnx \--workspace4096 \--saveEngineweights/yolov7-w6-pose-FP16.engine \--fp16推理
PyTorch模型推理
python detect_multi_backend.py \--weights weights/yolov7-w6-pose.pt \--source data/images \--device 0 \--img-size 832 \--kpt-labelONNX模型推理
python detect_multi_backend.py \--weights weights/yolov7-w6-pose.onnx \--source data/images \--device 0 \--img-size 832 \--kpt-labelTensorRT模型推理
python detect_multi_backend.py \--weights weights/yolov7-w6-pose.engine \--source data/images \--device 0 \--img-size 832 \--kpt-label测试
使用yolov7-w6-pose.pt进行测试
官方YOLOv7-pose和YOLO-Pose代码只在test.py中计算检测mAP。若要计算关键点mAP需使用COCO API。在此仓库中实现的oks_iou矩阵计算加速了关键点mAP的计算。测试关键点mAP时oks区域设置为0.6乘以ground truth box的区域。
测试PyTorch模型
python test_multi_backend.py \--weights weights/yolov7-w6-pose.pt \--data data/coco_kpts.yaml \--img-size 832 \--conf-thres 0.001 \--iou-thres 0.6 \--task val \--device 0 \--kpt-label测试ONNX模型
python test_multi_backend.py \--weights weights/yolov7-w6-pose.onnx \--data data/custom_kpts.yaml \--img-size 832 \--conf-thres 0.001 \--iou-thres 0.6 \--task val \--device 0 \--kpt-label测试TensorRT模型
python test_multi_backend.py \--weights weights/yolov7-w6-pose-FP16.engine \--data data/coco_kpts.yaml \--img-size 832 \--conf-thres 0.001 \--iou-thres 0.6 \--task val \--device 0 \--kpt-labelINT8校准
python models/export_TRT.py \--onnx weights/yolov7-w6-pose.onnx \
