В области компьютерного зрения под оценкой позы понимается задача обнаружения и отслеживания ключевых точек на теле человека. YOLOv7, расширение алгоритма обнаружения объектов YOLO (Вы смотрите только один раз), можно использовать для обнаружения точек скелета позы. В этой статье мы рассмотрим различные методы обнаружения точек скелета позы с помощью YOLOv7 и предоставим примеры кода для каждого метода.

Метод 1: Дополнение YOLOv7 сетями оценки позы
Один из подходов к обнаружению точек скелета позы с использованием YOLOv7 заключается в дополнении его сетями оценки позы, такими как OpenPose. OpenPose — это популярный метод, основанный на глубоком обучении, который позволяет оценить позу тела и определить ключевые точки. Объединив возможности обнаружения объектов YOLOv7 с оценкой позы OpenPose, мы можем получить точные точки скелета позы. Вот пример фрагмента кода:

# Load YOLOv7 and OpenPose models
yolo_model = load_yolov7_model()
pose_model = load_openpose_model()
# Perform object detection with YOLOv7
objects = detect_objects(yolo_model, image)
# Extract bounding boxes of detected persons
persons = extract_person_boxes(objects)
# Apply pose estimation on each person
for person in persons:
    pose_points = estimate_pose(pose_model, person)
    draw_skeleton(image, pose_points)

Метод 2: адаптация YOLOv7 для точек скелета позы
Другой подход заключается в изменении архитектуры самого YOLOv7 для прямого вывода точек скелета позы вместо ограничивающих рамок. Этого можно добиться, настроив последний слой YOLOv7 для прогнозирования координат ключевых точек. Вот пример кода, демонстрирующий изменение:

# Load YOLOv7 model
yolo_model = load_yolov7_model()
# Modify the last layer for pose skeleton points
yolo_model = modify_last_layer(yolo_model, num_keypoints)
# Train the modified YOLOv7 model on pose skeleton dataset
train_model(yolo_model, pose_dataset)
# Perform pose skeleton detection with the modified YOLOv7
pose_skeleton_points = detect_pose_skeleton(yolo_model, image)

Метод 3: двухэтапный подход с YOLOv7 и уточнением позы
Двухэтапный подход можно использовать для повышения точности обнаружения точек скелета позы. На первом этапе YOLOv7 используется для обнаружения людей на изображении. Затем, на втором этапе, можно применить алгоритм уточнения позы, такой как DensePose, для уточнения начальных оценок позы, полученных из YOLOv7. Вот фрагмент кода, иллюстрирующий этот подход:

# Load YOLOv7 and DensePose models
yolo_model = load_yolov7_model()
densepose_model = load_densepose_model()
# Perform object detection with YOLOv7
objects = detect_objects(yolo_model, image)
# Extract bounding boxes of detected persons
persons = extract_person_boxes(objects)
# Refine the pose estimates using DensePose
for person in persons:
    pose_points = refine_pose(densepose_model, person)
    draw_skeleton(image, pose_points)

Обнаружение точек скелета позы можно выполнить с помощью YOLOv7 различными способами, включая дополнение YOLOv7 сетями оценки позы, изменение архитектуры YOLOv7 или объединение YOLOv7 с алгоритмами уточнения позы. Каждый метод имеет свои преимущества и может быть адаптирован к конкретным требованиям. Используя надежные возможности обнаружения объектов YOLOv7, мы можем добиться точного и эффективного обнаружения точек скелета позы в приложениях компьютерного зрения.