《YOLOv8-Pose关键点检测》专栏介绍 CSDN独家改进创新实战 专栏目录

 YOLOv8-Pose关键点检测专栏介绍:http://t.csdnimg.cn/gRW1b

✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集;

🚀🚀🚀模型性能提升、pose模式部署能力;

🍉🍉🍉应用范围:工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测;

指导手册

目录

1.手把手入门教程

1.1训练准备篇,数据集制作

 1.1 案列实战

 1.1 模型部署

2.模型轻量化创新

2.1  Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2、repghost

2.2  MobileNetV3

 2.3 轻量级自研模型创新

2.4 DCNV3 结合C2f

2.5 PConv结合C2f

2.6 轻量级Slim-Neck

2.7 ScConv结合C2f

2.8  OREPA结合C2f

2.9  Large Separable Kernel Attention结合C2f 

2.10 多尺度空洞注意力(MSDA)结合C2f

2.11 轻量高性能网络PPLCNet助力backbone 

3.loss优化

3.1 多loss自研设计


实时更新中,模型轻量化创新结果如下:

layers parametersGFLOPskb mAP50mAP50-95
yolov8-pose18733794969.668420.9210.697
yolov8-C2f_GhostBottleneck-pose36225902967.753930.9290.769
yolov8-C2f_GhostBottleneckV2-pose29829271928.359890.9040.74
yolov8-C2f_repghost-pose33429597848.460800.8920.736
yolov8-C2f_g_ghostBottleneck-pose21429547448.460220.9320.71
yolov8-C2f_DCNV3-pose34128959308.659700.9260.743
yolov8-C2f_PConv-pose20530182968.561340.9250.695
yolov8-C2f_BiLevelRoutingAttention-pose20530182968.561340.9260.734
yolov8-C2f_ScConv-pose2563188264964790.9210.7
yolov8-slimneck-pose30933782008.969320.930.829
yolov8-C2f_RepvggOREPA-pose28045651928.493590.9150.677
yolov8-C2f_OREPA-pose19645625048.293030.9310.691
YOLOv8-C2f_LSKA_Attention-pose22629870008.560800.9250.652
yolov8-C2f_MultiDilatelocalAttention-pose25030044728.561010.9090.726
yolov8-pose_PPLCNet.yaml22822239246.645740.9010.752

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1.手把手入门教程

1.1训练准备篇,数据集制作

 训练准备篇 | 自己数据集从labelme标注到生成yolo格式的关键点数据

 1.1 案列实战

训练实战篇 | 手部关键点检测

 1.1 模型部署

模型部署篇 | yolov8-pose.onnx python推理

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2.模型轻量化创新

2.1  Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2、repghost

模型轻量化设计 | 引入Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2、repghost,进行性能对比

2.2  MobileNetV3

模型轻量化设计 | 引入MobileNetV3,轻量级骨架首选,进行性能对比

 2.3 轻量级自研模型创新

模型轻量化设计 | 模型压缩率从6842降低到1018,GFLOPs从9.6降低至2.2

2.4 DCNV3 结合C2f

模型轻量化创新 | DCNV3结合c2f | CVPR2023

2.5 PConv结合C2f

模型轻量化创新 | PConv结合c2f | CVPR2023 FasterNet

2.6 轻量级Slim-Neck

模型轻量化创新 | 轻量级Slim-Neck

2.7 ScConv结合C2f

模型轻量化创新 | ScConv结合c2f | CVPR2023

2.8  OREPA结合C2f

模型轻量化创新 | OREPA结合c2f,节省70%的显存!训练速度提高2倍! | CVPR2022

2.9  Large Separable Kernel Attention结合C2f 

模型轻量化创新 |大型分离卷积注意力模块( Large Separable Kernel Attention)结合C2f | 2023.8月最新发表

2.10 多尺度空洞注意力(MSDA)结合C2f

 模型轻量化创新 |多尺度空洞注意力(MSDA)结合C2f | 中科院一区顶刊 DilateFormer 2023.9

2.11 轻量高性能网络PPLCNet助力backbone 

模型轻量化创新 |轻量高性能网络PPLCNet助力backbone

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3.loss优化

3.1 多loss自研设计

https://cv2023.blog.csdn.net/article/details/132223466

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