Stima della posa YOLO in tempo reale
Traccia i punti chiave del corpo e gli scheletri in video in tempo reale con i modelli di posa YOLO26 di Ultralytics. Costruisci applicazioni per fitness, analisi sportiva, sicurezza ed ergonomia con un unico rapido flusso di lavoro di addestramento e distribuzione.
Modelli di posa YOLO26
I modelli di posa YOLO26 rilevano le persone e prevedono i punti chiave del corpo in un solo passaggio, abbastanza velocemente per video in tempo reale su hardware modesto. Cinque dimensioni coprono dai dispositivi edge fino alle analisi che richiedono massima precisione, e set di punti chiave personalizzati possono essere addestrati tramite il flusso di lavoro standard di Ultralytics.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 pose model
model = YOLO("yolo26n-pose.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modello | Dimensione (px) | mAP posa (e2e) | mAP posa 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parametri (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 |
Benchmark di posa YOLO26 dalla documentazione Ultralytics.
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L'evoluzione dei modelli Ultralytics YOLO
Scopri come Ultralytics YOLO si è evoluto dal pratico flusso di lavoro di YOLOv5 all'inferenza YOLO26 pronta per l'edge.
Ha reso l'object detection in tempo reale accessibile con un workflow PyTorch rapido e pratico.
Espanso il flusso di lavoro unificato tra rilevamento, segmentazione, classificazione, pose e OBB.
Precisione, velocità ed efficienza migliorate mantenendo il familiare flusso di lavoro Ultralytics.
Introdotta l'inferenza end-to-end e un'architettura ottimizzata per un efficiente deployment sull'edge.
Etichetta fino a 10 volte più velocemente con l'annotazione intelligente
La Ultralytics Platform ti offre lo strumento di annotazione delle immagini per creare dataset di alta qualità più velocemente. Dall'annotazione intelligente alla precisa modifica manuale, queste funzionalità sono progettate per ridurre i tempi di etichettatura delle immagini senza sacrificarne la qualità.
- Annotazione intelligente basata su SAM: Maschere e bounding boxes in un solo clic.
- Copertura completa dei task AI: Detection, instance segmentation, semantic segmentation, classification, pose, OBB.
- Supporto universale per i formati: La tua scelta tra YOLO, COCO, VOC e altro ancora.
- Revisione del team e versionamento: Collaborazione chiara in ogni fase.
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Domande frequenti
La stima della posa rileva persone o oggetti e prevede la posizione dei loro punti chiave; per gli esseri umani, solitamente 17 articolazioni corporee come spalle, gomiti e ginocchia. Collegare i punti chiave produce uno scheletro che descrive postura e movimento. I modelli di posa YOLO di Ultralytics rilevano e stimano i punti chiave in un singolo passaggio, abbastanza rapidamente per video in tempo reale.
Le applicazioni comuni includono l'analisi della forma fisica e il conteggio delle ripetizioni nel fitness, l'analisi della tecnica negli sport, il rilevamento delle cadute e il monitoraggio ergonomico nella sicurezza sul lavoro, e interfacce basate sui gesti. Poiché i modelli di posa di Ultralytics funzionano in tempo reale, queste applicazioni operano su flussi video dal vivo, inclusi i dispositivi edge.
I modelli di posa Ultralytics YOLO26 sono il punto di partenza consigliato, pre-addestrati sui punti chiave COCO e disponibili in dimensioni da nano a extra-large. I modelli di posa YOLO11 rimangono supportati con la stessa API.
Sì. Il set di punti chiave è definito dal tuo dataset, quindi puoi addestrare modelli per animali, macchinari o qualsiasi struttura con punti di riferimento coerenti. Annota i punti chiave, configura il loro numero e lo scheletro nel file del dataset, ed esegui la modalità train, oppure gestisci l'intero flusso di lavoro su Ultralytics Platform.
Esporta i modelli di posa con la modalità export verso ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, LiteRT e altri. Gli output dei punti chiave sono parte del modello esportato, quindi le app mobili ed edge consumano le pose direttamente senza librerie di post-elaborazione aggiuntive.
Costruisci la stima della posa con Ultralytics
Annota i punti chiave, addestra i modelli di posa YOLO26 e distribuiscili ovunque con Ultralytics Platform.