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相较于之前的YOLO版本YOLOv9可能会进一步提升处理速度和精度特别是在姿态估计场景中通过改进网络结构、利用更高效的特征提取器以及优化损失函数等手段来提升对复杂人体姿态变化的捕捉能力。由于YOLOv9的具体细节随着研究进展而不断更新它的姿态估计模块可能整合了最新的深度学习技术和训练策略比如多尺度特征融合、自注意力机制、以及轻量级模型设计等以实现在保持实时性能的同时提高姿态估计的准确性。 Prerequisites前提条件 Python 3.8Pytorch 1.7.0
Inference(Python Shell)推理
from ultralytics import YOLOmodel YOLO(./weights/YOLOv9-best.pt)
model.predict(./demo/000000000885.jpg, saveTrue, conf0.6) Usage使用方法 Setup Conda Environment建立环境
$ conda create --name yolov9 python3.8
$ conda activate yolov9
Training训练
$ yolo pose train datacoco-pose.yaml modelyolov9-pose.yaml epochs100 imgsz640 Validation验证
$ yolo pose val modelpath/to/best.pt # val custom model
