Оценка позы в реальном времени с YOLO
Отслеживай ключевые точки тела и скелеты в видео в реальном времени с помощью моделей оценки позы Ultralytics YOLO26. Создавай приложения для фитнеса, спортивной аналитики, безопасности и эргономики, используя единый быстрый рабочий процесс обучения и развёртывания.
Модели оценки позы YOLO26
Модели YOLO26-pose обнаруживают людей и за один проход определяют ключевые точки тела; они достаточно быстры для обработки видео в реальном времени даже на скромном оборудовании. Пять размеров охватывают диапазон от периферийных устройств до задач анализа, где точность критически важна. Пользовательские наборы ключевых точек обучаются в стандартном рабочем процессе Ultralytics.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 pose model
model = YOLO("yolo26n-pose.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Модель | Размер (пикс.) | mAP позы (e2e) | mAP позы 50 (e2e) | CPU ONNX (мс) | T4 TensorRT (мс) | Параметры (млн) | FLOPs (млрд) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Результаты тестирования оценки позы YOLO26 из документации Ultralytics.
Нам доверяют ведущие организации мира
Влияние наших моделей
Оптимизируй процессы в разных отраслях с помощью наших передовых моделей компьютерного зрения на базе ИИ. Скорость, точность и простота использования — всё это обеспечивают технологии Ultralytics.
Эволюция моделей Ultralytics YOLO
Узнай, как Ultralytics YOLO прошла путь от практичного рабочего процесса YOLOv5 до инференса YOLO26 на периферийных устройствах.
Размечай данные до 10 раз быстрее с помощью интеллектуальной аннотации
Ultralytics Platform предоставляет инструмент аннотации изображений, который помогает быстрее создавать качественные наборы данных. От интеллектуальной аннотации до точного ручного редактирования — эти функции сокращают время разметки изображений без потери качества.
- Интеллектуальная аннотация на базе SAM:Маски и ограничивающие рамки одним щелчком.
- Полный охват задач ИИ:Обнаружение объектов, сегментация экземпляров, семантическая сегментация, классификация, оценка позы, OBB.
- Поддержка универсальных форматов:Выбирай YOLO, COCO и другие форматы.
- Командная проверка и управление версиями:Понятное взаимодействие на каждом этапе.
Обучай на лучших GPU дешевле
26 GPU NVIDIA от $0,24 в час — от Ampere до Blackwell. Без наценок, минимальных заказов и обязательств.
Развёртывай где угодно
Экспортируй в 22 формата и развёртывай на периферийных устройствах, в облаке и на мобильных устройствах.
Решения для разных отраслей
Узнай, как команды применяют компьютерное зрение Ultralytics в производственной среде.
Сельское хозяйство
Автомобилестроение
Здравоохранение
Логистика
Производство
Розничная торговля
Робототехника
Часто задаваемые вопросы
Оценка позы обнаруживает людей или объекты и определяет расположение их ключевых точек. Для человека это обычно 17 суставов тела, например плечи, локти и колени. Соединение ключевых точек образует скелет, описывающий позу и движение. Модели оценки позы Ultralytics YOLO обнаруживают объекты и определяют ключевые точки за один проход, работая достаточно быстро для видео в реальном времени.
Среди распространённых применений — анализ техники упражнений и подсчёт повторений в фитнесе, анализ техники в спорте, обнаружение падений и мониторинг эргономики для безопасности на рабочем месте, а также интерфейсы, управляемые жестами. Модели оценки позы Ultralytics работают в реальном времени, поэтому подходят для видеопотоков с камер, в том числе на периферийных устройствах.
Модели оценки позы Ultralytics YOLO26 — рекомендуемая отправная точка: они предварительно обучены на ключевых точках COCO и доступны в размерах от nano до extra-large. Модели оценки позы YOLO11 по-прежнему поддерживаются с тем же API.
Да. Набор ключевых точек определяется датасетом, поэтому можно обучать модели для животных, механизмов или любых объектов с устойчиво расположенными ориентирами. Аннотируй ключевые точки, укажи их количество и скелет в файле датасета и запусти режим train либо управляй всем рабочим процессом на Ultralytics Platform.
Экспортируй модели поз с помощью режима экспорта в ONNX, OpenVINO, TensorRT, CoreML, LiteRT и другие форматы. Выходные данные с ключевыми точками входят в экспортированную модель, поэтому мобильные и периферийные приложения напрямую обрабатывают позы без дополнительных библиотек постобработки.
Создавай системы оценки поз с Ultralytics
Размечай ключевые точки, обучай модели YOLO26 для оценки поз и разворачивай их где угодно с Ultralytics Platform.