当前位置: 首页 > news >正文

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。

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<
http://www.lryc.cn/news/158557.html

相关文章:

  • 【扩散模型 李宏毅B站教学以及基础代码运用】
  • SpringBoot隐藏文件
  • 常见数据库介绍对比之SQL关系型数据库
  • OLED透明屏模块:引领未来显示技术的突破
  • Python_操作记录
  • 常用激活函数整理
  • uniapp 地图跳转到第三方导航软件 直接打包成apk
  • CentOS 8 通过YUM方式升级最新内核
  • java 版本企业招标投标管理系统源码+功能描述+tbms+及时准确+全程电子化
  • Python爬虫数据存哪里|数据存储到文件的几种方式
  • 软件测试/测试开发丨Web自动化 测试用例流程设计
  • git撤销修改命令
  • EOCR-AR电机保护器自动复位的启用条件说明
  • Apache nginx解析漏洞复现
  • .NET之后,再无大创新
  • 【大麦小米学量化】什么是量化交易?哪些人适合做量化交易?
  • 计算机视觉的应用12-卷积神经网络中图像特征提取的可视化研究,让大家理解特征提取的全过程
  • el-table中点击跳转到详情页的两种方法
  • RT-DETR个人整理向理解
  • 易点易动库存管理系统与ERP系统打通,帮助企业实现低值易耗品管理
  • 【笔试强训选择题】Day34.习题(错题)解析
  • “现代”“修饰”卷积神经网络,何谓现代
  • XHTML基础知识了解
  • USB Server集中管控加密狗,浙江省电力设计院正在用
  • rust换源
  • 常见关系型数据库SQL增删改查语句
  • OpenCV(二十七):图像距离变换
  • 服务器就是一台电脑吗?服务器的功能和作用
  • vue3实现塔罗牌翻牌
  • 分布式搜索引擎