本文将详细介绍如何脱离YOLO官方环境，使用ONNX Runtime部署YOLOv8姿态估计模型。内容包括模型加载、图像预处理（Letterbox缩放和填充）、推理执行、输出解码（边界框和关键点处理）、非极大值抑制（NMS）以及结果可视化。文章还将讨论部署中的性能优化和常见问题。

本文将详细介绍如何脱离YOLO官方环境，使用ONNX Runtime部署YOLOv8姿态估计模型。内容包括模型加载、图像预处理（Letterbox缩放和填充）、推理执行、输出解码（边界框和关键点处理）、非极大值抑制（NMS）以及结果可视化。文章还将讨论部署中的性能优化和常见问题。

本文将详细介绍如何脱离YOLO官方环境，使用ONNX Runtime部署YOLOv8姿态估计模型。内容包括模型加载、图像预处理（Letterbox缩放和填充）、推理执行、输出解码（边界框和关键点处理）、非极大值抑制（NMS）以及结果可视化。文章还将讨论部署中的性能优化和常见问题。

opencvyyds代码链接给一下添加链接描述import argparseimport timeimport cv2import numpy as np# configap = argparse.ArgumentParser()#跟踪视频路径ap.add_argument("-v", "--video", default='./videos/los_angeles.mp4',type=str,h

该脚本主要实现了使用预训练的YOLO模型对输入图片进行对象检测与关键点定位，计算特定关键点之间的实际距离，并在图片上可视化这些信息（包括边界框、关键点标记、实际距离文字标注），最后保存处理后的图片。

针对深度学习算法模型参数大，部署后会占用内存、计算量增加及能耗巨大。不利于后期的一个维护，是因为每一个任务单独进行。多任务学习可以有效的缓解以上问题。但多任务学习可能会带来一些问题，相似任务之间出现混乱。难训练，可以从另外一个角度出发，对模型进行量化：其主要是通过减少原始模型参数的数量或比特数来实现对内存和计算需求的降低，从而进一步降低能耗。

open-mmlab有许多非常实用的框架，其中目标检测的话mmdetection确实很实用。但语义分割的话当属mmsegmentation，这篇博客介绍mmsegmentation如何将输入图像通道数修改为单通道。3.吹一波，mmsegmentation确实很好用，接着第二步，这个地方不管你是用自定义数据集还是其他数据集，将transformer.py里的rgb2gray添加到训练验证数据处理阶段

attention踩坑

深度学习最大的诟病就是靠海量的数据就行驱动，与人的认知过程不一样，人可以只通过少量的训练样本就可以快速泛化到目标任务上。受人认知过程的影响。小样本学习被提出并成为当前一个比较热门的研究领域，但问题来了，做cv任务的话深度学习强大的特征表示能力还是很牛掰的。人们希望既能用上DCNN的特征表示能力又能做小样本，吐槽一下学术界对小样本的设置N-way K-shot，虽然每一个任务下样本很少，但是采样的方

PaddleLabel 是基于飞桨 PaddlePaddle 各个套件功能提供的配套标注工具。目前支持对分类、检测、分割、OCR 四种常见的计算机视觉任务数据集进行标注和管理，除基础的手动标注功能外也支持深度学习辅助标注，可以有效地提升标注效率。重点是free free free！！！优点：1.简单 一行 pip install 安装，手动标注直观易操作，机器学习后端安装即用无需复杂配置，极易上手