标注关键点检测数据集

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2023-04-25 10:05:00
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【同济子豪兄-两天带你搞定关键点检测毕业设计全流程】 “关键点检测”(Keypoint Detection)是计算机视觉解决的基础核心任务之一:从图像中识别出带语义的点,并输出点的坐标。关键点检测全流程包括:标注数据集、训练深度学习算法、评估性能、推理预测、应用部署。 第一步,需要标注自己的关键点检测数据集。本讲视频,子豪兄手把手带你使用业界通用标注工具Labelme,标注框、点、多段线,形成“30度直角三角板关键点检测样例数据集”。进而,解读labelme标注文件,使用OpenCV可视化标注信息,探索挖掘数据集标注特征。为后续标签格式转换和算法训练奠定基础。
创作团队 4人
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简介
中医+人工智能黑科技:耳朵穴位经络图像识别
01:24
标注关键点检测数据集
46:14
关键点检测数据集-Labelme格式转YOLO格式
19:54
关键点检测数据集-Labelme格式转MS COCO格式
25:28
YOLOV8关键点检测-预训练模型预测
36:04
YOLOV8关键点检测-训练自己的关键点检测模型
50:36
YOLOV8关键点检测-用训练得到的模型预测图像、视频、摄像头画面
34:15
YOLOV8关键点检测-预测源码解读
18:07
YOLOV8关键点检测-ONNX Runtime部署
21:24
玩转MMPose人体姿态估计关键点检测
01:01
开源姿态估计算法库MMPose
33:02
RTMPose关键点检测-安装MMDetection和MMPose
15:42
RTMPose关键点检测-MMDetection三角板目标检测
19:43
RTMPose关键点检测-训练、评估、推理预测
17:52
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