yolov7-pose cpu

### YOLOv7-Pose 人体姿态估计实现教程 #### 创建开发环境 为了顺利运行YOLOv7-Pose，建议先创建一个新的Python虚拟环境。这可以确保依赖项不会与其他项目冲突。 ```bash conda create --name p38t17 python==3.8 conda activate p38t17 ``` 安装必要的库和工具： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install opencv-python matplotlib scikit-image tensorboard cython git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git cd yolov7 pip install -r requirements.txt ``` 上述命令会设置好适合YOLOv7-Pose的开发环境[^3]。 #### 下载预训练模型 YOLOv7-Pose提供了一系列预训练好的权重文件，可以直接下载用于测试或微调。这些模型已经在大规模数据集上进行了充分训练，因此可以在多种场景下取得良好的效果。 ```python import os from pathlib import Path weights_dir = 'weights' Path(weights_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # 使用wget或其他方式获取官方发布的最新版本权重量子化文件 !wget -P {weights_dir} "https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-w6-pose.pt" ``` 此部分操作简化了用户的前期准备工作，使得任何人都能迅速开始尝试该算法[^1]。 #### 推理过程演示 完成以上准备之后，就可以编写简单的脚本来加载模型并对图像执行预测。下面是一个基本的例子来展示如何利用已有的`yolov7-w6-pose.pt`来进行推理。 ```python from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression_kpt from utils.plots import output_to_keypoint, plot_skeleton_kpts import cv2 import numpy as np device = 'cuda' if available else 'cpu' model = attempt_load('weights/yolov7-w6-pose.pt', map_location=device) cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() img = letterbox(frame, new_shape=960)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() / 255.0 with torch.no_grad(): pred = model([img])[0] det = non_max_suppression_kpt(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, kpt_label=True)[0] im0 = frame.copy() if len(det): for c in range(len(det)): plot_skeleton_kpts(im0, det[c], 3) cv2.imshow("Frame", im0) key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cap.release() ``` 这段代码展示了如何读取摄像头输入，并通过YOLOv7-Pose模型进行实时的人体关节位置识别与可视化处理。

### YOLOv8-pose 模型使用教程 #### 一、环境准备 为了顺利运行YOLOv8-pose模型，需先准备好相应的开发环境。这通常包括安装Python及其必要的库文件，如PyTorch等机器学习框架。 对于希望采用TensorRT加速推理过程的情况，则还需要额外配置NVIDIA CUDA Toolkit以及TensorRT SDK，并确保GPU驱动程序已更新至最新版本[^2]。 #### 二、获取预训练模型 可以从官方仓库下载预先训练好的YOLOv8-pose权重文件。这些模型已经在大规模数据集上进行了充分训练，可以直接用于大多数实际场景中的姿态识别任务而无需重新训练整个网络结构。 ```bash wget https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-pose.pt ``` 此命令会下载一个名为`yolov8n-pose.pt`的小型版YOLOv8-pose模型文件[^1]。 #### 三、加载并测试模型 一旦获得了所需的模型文件之后，就可以通过编写简单的脚本来读取图像或视频流作为输入源来进行预测操作了： ```python import torch from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 加载本地保存的模型 results = model.predict(source='image.jpg', save=True, show_labels=False) for result in results: boxes = result.boxes.cpu().numpy() keypoints = result.keypoints.data.cpu().numpy() print(f'检测到 {len(results)} 个人体') ``` 上述代码片段展示了如何利用Ultralytics提供的API接口来执行基本的人体姿态估计工作流程——从加载模型到处理单张图片直至最终输出结果。 #### 四、性能优化（可选） 如果目标平台具备强大的图形处理器资源，可以考虑将ONNX格式的YOLOv8-Pose模型转换成适用于特定硬件架构下的高效引擎文件，从而显著提高推断效率。例如，在支持CUDA计算特性的设备上，可以通过如下方式完成这一转变: ```csharp using TensorRtSharp; // 将 ONNX 文件转化为 TensorRT 发动机 Custom.Nvinfer.OnnxToEngine(@"path\to\model.onnx", maxBatchSize); ``` 这段C#代码说明了怎样借助于第三方库的帮助把原始的ONNX模型转变为更高效的TensorRT形式以便更好地发挥GPU潜力。