YOLO26
YOLO26 是一种高效的目标检测算法，用于实时物体检测。姿态估计Pose是一种用于识别和跟踪人体关键点的技术。TensorRT是一个针对深度学习推理任务进行加速的高性能推理引擎。
将YOLO26和姿态估计Pose与TensorRT结合可以实现快速而准确的目标检测和姿态估计任务。首先，使用YOLO26 7进行目标检测，它具有高效的网络结构和多尺度特征融合机制，能够在保持准确性的同时提高推理速度。然后，利用得到的目标框信息，将其输入到Pose模型中，进行姿态估计。Pose模型通过分析人体关键点来确定人体的姿态，例如头部、手臂、腿部等。
为了进一步提升推理速度，可以使用TensorRT进行加速。TensorRT利用深度学习模型中的并行计算、内存优化和精度调整等技术，对模型进行优化和推理加速。通过将YOLOv7和Pose模型转换为TensorRT可执行文件，可以充分利用GPU的计算能力，实现更快的推理速度。
总之，通过将YOLOv7和姿态估计Pose与TensorRT结合，可以实现高效的目标检测和姿态估计任务。这种部署加速方案不仅提高了推理速度，还保持了较高的准确性，适用于实时应用场景，如视频监控、人体行为分析等
实现YOLOv7：可训练的免费套件为实时目标检测设置了最新技术标准
YOLOv7-Pose的姿态估计是基于YOLO-Pose的。关键点标签采用MS COCO 2017数据集。
训练
使用预训练模型yolov7-w6-person.pt进行训练。训练命令如下：
python-mtorch.distributed.launch--nproc_per_node8--master_port9527train.py--datadata/coco_kpts.yaml--cfgcfg/yolov7-w6-pose.yaml--weightsweights/yolov7-w6-person.pt --batch-size128--img960--kpt-label --sync-bn--device0,1,2,3,4,5,6,7--nameyolov7-w6-pose--hypdata/hyp.pose.yaml部署
- 导出ONNX模型
运行以下命令生成onnx模型和引擎模型：
python models/export_onnx.py\--weightsweights/yolov7-w6-pose.pt\--img-size832\--device0\--batch-size1\--simplify- 导出TensorRT模型
使用脚本：
python models/export_TRT.py\--onnxweights/yolov7-w6-pose.onnx\--batch-size1\--device1\--fp16或者使用trtexec：
trtexec\--onnx=weights/yolov7-w6-pose.onnx\--workspace=4096\--saveEngine=weights/yolov7-w6-pose-FP16.engine\--fp16推理
- PyTorch模型推理
python detect_multi_backend.py\--weightsweights/yolov7-w6-pose.pt\--sourcedata/images\--device0\--img-size832\--kpt-label- ONNX模型推理
python detect_multi_backend.py\--weightsweights/yolov7-w6-pose.onnx\--sourcedata/images\--device0\--img-size832\--kpt-label- TensorRT模型推理
python detect_multi_backend.py\--weightsweights/yolov7-w6-pose.engine\--sourcedata/images\--device0\--img-size832\--kpt-label测试
使用yolov7-w6-pose.pt进行测试：
官方YOLOv7-pose和YOLO-Pose代码只在test.py中计算检测mAP。若要计算关键点mAP，需使用COCO API。在此仓库中实现的oks_iou矩阵计算加速了关键点mAP的计算。测试关键点mAP时，oks区域设置为0.6乘以ground truth box的区域。
- 测试PyTorch模型
python test_multi_backend.py\--weightsweights/yolov7-w6-pose.pt\--datadata/coco_kpts.yaml\--img-size832\--conf-thres0.001\--iou-thres0.6\--taskval\--device0\--kpt-label- 测试ONNX模型
python test_multi_backend.py\--weightsweights/yolov7-w6-pose.onnx\--datadata/custom_kpts.yaml\--img-size832\--conf-thres0.001\--iou-thres0.6\--taskval\--device0\--kpt-label- 测试TensorRT模型
python test_multi_backend.py\--weightsweights/yolov7-w6-pose-FP16.engine\--datadata/coco_kpts.yaml\--img-size832\--conf-thres0.001\--iou-thres0.6\--taskval\--device0\--kpt-labelYOLO26姿态估计关键点检测 tensort部署加速