YOLO-NAS详细教程-姿势估计实现
姿势估计是一项计算机视觉任务,涉及估计图像或视频中物体或人的位置和方向。它通常涉及识别特定的关键点或身体部位(例如关节),并确定它们的相对位置和方向。姿势估计有许多应用,包括机器人、增强现实、人机交互和运动分析。
自上而下和自下而上是姿态估计中两种常用的方法。自上而下和自下而上姿态估计方法之间的主要区别在于估计姿态的顺序。
在自上而下的方法中,对象检测模型用于识别感兴趣的对象,例如人或汽车,并且使用单独的姿态估计模型来估计对象的关键点。
相比之下,自下而上的方法首先识别各个身体部位或关节,然后将它们连接起来形成完整的姿势。
综上所述,自上而下的方法首先检测物体,然后估计其姿势,而自下而上的方法首先识别身体部位,然后形成完整的姿势。
实施模型
| 模型 | 模型类 | 目标发生器 | 损失等级 | 解码回调 | 可视化回调< |
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