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【大作业-50】基于YOLO12的人体关键点检测和姿态估计
摘要本项目基于YOLO12实现人体关键点检测与姿态估计，使用COCO pose数据集训练模型，包含17个人体关键点识别。项目支持视频和图像检测，提供完整的训练和测试流程，并封装了图形化界面。
YOLO12：以注意力为中心的目标检测 - Ultralytics YOLO 文档
探索 YOLO12，它采用突破性的以注意力为中心的架构，实现最先进的目标检测，具有无与伦比的准确性和效率。
ultralytics ultralytics cfg models 12 yolo12-pose. yaml at main . . .
Ultralytics YOLO 🚀 Contribute to ultralytics ultralytics development by creating an account on GitHub
yolov12训练关键点数据集:摔倒站立等姿态识别 - 知乎
常见的人体关键点数据集包括 COCO （Common Objects in Context）、 MPII （Max Planck Institute for Informatics）、LSP（Leeds Sports Pose）等。这些数据集标注了人体的关键点，如头部、肩膀、肘部、手腕、膝盖等。对于摔倒、站立等特定动作的识别，可能需要专门的数据集。这些数据集可能会标注不同姿势下的关键点，帮助模型学习在这些姿势下关节和骨骼的相对位置。 YOLOv12训练人体关键点数据集的过程可以分为以下几个步骤：数据预处理与增强：在开始训练之前，需要对关键点数据集进行预处理。这可能包括图像的缩放、旋转、裁剪、翻转等数据增强技术。
姿势估计 - Ultralytics YOLO 文档
对于自定义姿势估计任务，您还可以探索专门的数据集，例如用于动物姿势估计的 Tiger-Pose 、用于手部跟踪的 Hand Keypoints 或用于犬类姿势分析的 Dog-Pose。
yolov12 pose手把手训练教学:机器人关键点检测技术为例 . . .
近年来，机器人技术与人工智能的进步催生了可与人类对弈的象棋机器人。然而，要真正精通棋艺，这些机器人不仅需要移动棋子的能力，更需深刻理解棋盘状态、棋子位置以及规划复杂战术的能力。这正是自定义姿态关键点检测技术的用武之地robotic
YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors - GitHub
Enhancing the network architecture of the YOLO framework has been crucial for a long time but has focused on CNN-based improvements despite the proven superiority of attention mechanisms in modeling capabilities This is because attention-based models cannot match the speed of CNN-based models
论文解读：YOLO-Pose（姿态估计） - AI大道理 - 博客园
与自上而下的方法相比，YOLO-Pose方法的优点之一是对关键点没有限制约束必须在预测的边界框内。因此，如果关键点由于遮挡而位于边界框之外，那么它们仍然可以被正确识别。