Echtzeit-YOLO-Pose-Estimation
Verfolge Körper-Keypoints und Skelette in Live-Video mit Ultralytics YOLO26 Pose-Modellen. Baue Fitness-, Sportanalyse-, Sicherheits- und Ergonomie-Anwendungen mit einem schnellen Trainings- und Deployment-Workflow.
YOLO26 Pose-Modelle
YOLO26-Pose-Modelle erkennen Personen und prognostizieren Körper-Keypoints in einem Durchgang, schnell genug für Live-Video auf bescheidener Hardware. Fünf Größen decken Edge-Geräte bis hin zu genauigkeitskritischen Analysen ab, und benutzerdefinierte Keypoint-Sets werden über den Standard-Ultralytics-Workflow trainiert.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 pose model
model = YOLO("yolo26n-pose.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modell | Größe (px) | mAP Pose (e2e) | mAP Pose 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parameter (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n-pose | 640 | 57.2 | 83.3 | 40.3 ± 0.5 | 1.8 ± 0.0 | 2.9 | 7.5 |
| YOLO26s-pose | 640 | 63.0 | 86.6 | 85.3 ± 0.9 | 2.7 ± 0.0 | 10.4 | 23.9 |
| YOLO26m-pose | 640 | 68.8 | 89.6 | 218.0 ± 1.5 | 5.0 ± 0.1 | 21.5 | 73.1 |
| YOLO26l-pose | 640 | 70.4 | 90.5 | 275.4 ± 2.4 | 6.5 ± 0.1 | 25.9 | 91.3 |
| YOLO26x-pose | 640 | 71.6 | 91.6 | 565.4 ± 3.0 | 12.2 ± 0.2 | 57.6 | 201.7 |
YOLO26-Pose-Benchmarks aus der Ultralytics-Dokumentation.
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- SAM-gestützte intelligente Annotation: Masken und Bounding Boxes mit einem Klick.
- Vollständige KI-Aufgabenabdeckung: Erkennung, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, Klassifizierung, Pose, OBB.
- Unterstützung universeller Formate: Deine Wahl aus YOLO, COCO und mehr.
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Häufig gestellte Fragen
Pose Estimation erkennt Personen oder Objekte und sagt die Position von deren Keypoints voraus – bei Menschen typischerweise 17 Gelenke wie Schultern, Ellbogen und Knie. Das Verbinden der Keypoints ergibt ein Skelett, das Haltung und Bewegung beschreibt. Ultralytics YOLO Pose-Modelle erkennen und schätzen Keypoints in einem einzigen Durchlauf, schnell genug für Live-Video.
Häufige Anwendungsfälle umfassen Übungsformanalyse und Wiederholungszählung im Fitnessbereich, Technik-Analyse im Sport, Sturzerkennung und ergonomische Überwachung in der Arbeitssicherheit sowie gestengesteuerte Schnittstellen. Da Ultralytics Pose-Modelle in Echtzeit laufen, funktionieren diese Anwendungen auf Live-Kamera-Streams, einschließlich auf Edge-Geräten.
Ultralytics YOLO26 Pose-Modelle sind der empfohlene Ausgangspunkt, vortrainiert auf COCO Keypoints und in Größen von Nano bis Extra-Large verfügbar. YOLO11 Pose-Modelle werden weiterhin mit identischer API unterstützt.
Ja. Das Keypoint-Set wird durch dein Dataset definiert, sodass du Modelle für Tiere, Maschinen oder jede Struktur mit konsistenten Markierungspunkten trainieren kannst. Annotiere Keypoints, konfiguriere deren Anzahl und Skelett in der Dataset-Datei und führe den train mode aus oder verwalte den gesamten Workflow auf der Ultralytics Platform.
Exportiere Pose-Modelle mit dem export mode nach ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, LiteRT und mehr. Keypoint-Ausgaben sind Teil des exportierten Modells, sodass Mobil- und Edge-Anwendungen Posen direkt ohne zusätzliche Nachbearbeitungsbibliotheken nutzen.
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Annotiere Keypoints, trainiere YOLO26 Pose-Modelle und deploye sie überall mit der Ultralytics Platform.