YOLO 关键点检测
时间: 2025-01-11 09:40:57 浏览: 57
### YOLO 关键点检测方法实现教程
#### 数据准备
为了使用YOLO进行关键点检测,数据集的准备工作至关重要。对于自定义数据集而言,通常会采用`labelme`工具来进行图像中标记对象的关键点位置[^1]。完成标记之后,这些带有标注信息的图片文件需进一步处理转化为适合YOLO模型输入的形式。
#### 转换至YOLO格式
从`labelme`导出的数据并不直接适用于YOLO框架下的训练过程;因此,需要编写脚本将JSON格式的标签转换为YOLO所需的txt文件形式。每张图对应的txt文档内记录着各个实例的位置坐标及其所属类别ID,在此过程中还需特别注意调整坐标系以匹配YOLO算法的要求——即将像素级绝对定位转变为相对整幅画面尺寸的比例表示法[^2]。
#### 训练设置
当准备好适配于YOLO架构的数据后,则可以着手配置网络参数并启动训练流程了。针对特定应用场景可能涉及到超参调优工作,比如学习率的选择、batch size大小设定等都会影响最终效果的好坏。此外,考虑到实际需求差异较大,有时还需要对原有骨干网结构做出适当修改来提高性能表现,例如引入多尺度特征融合机制增强小物体识别准确性或是通过增加额外分支专门负责捕捉姿态变化趋势从而改善整体鲁棒性[^3]。
```python
import torch
from yolov5 import train, val
if __name__ == '__main__':
opt = {
'weights': None,
'cfg': './models/yolopose.yaml',
'data': './data/custom_data.yaml',
'epochs': 100,
'batch_size': 8,
'imgsz': 640,
'rect': False,
'resume': False,
'nosave': False,
'noval': False,
'evolve': None,
'bucket': '',
'cache_images': False,
'image_weights': False,
'device': ''
}
train.run(**opt)
```
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