Оценка позы YOLO в реальном времени
Отслеживай ключевые точки тела и скелеты в живом видео с помощью моделей оценки позы Ultralytics YOLO26. Создавай приложения для фитнеса, спортивной аналитики, безопасности и эргономики с помощью одного быстрого рабочего процесса обучения и развертывания.
Модели оценки позы YOLO26
Модели YOLO26-pose обнаруживают людей и предсказывают ключевые точки тела за один проход, достаточно быстро для работы с живым видео на скромном железе. Пять размеров охватывают все сценарии от периферийных устройств до критически важных для точности вычислений, а пользовательские наборы ключевых точек обучаются через стандартный рабочий процесс 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 (пиксели) | mAP позы (e2e) | mAP позы 50 (e2e) | CPU ONNX (мс) | T4 TensorRT (мс) | Параметры (М) | FLOPs (Б) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Бенчмарки оценки позы YOLO26 из документации Ultralytics.
Нам доверяют ведущие организации мира
Влияние наших моделей
Оптимизируй процессы в различных отраслях с помощью наших передовых моделей компьютерного зрения. Скорость, точность и простота использования на базе Ultralytics.
Эволюция моделей Ultralytics YOLO
Узнай, как Ultralytics YOLO прошла путь от практического рабочего процесса YOLOv5 до готового к работе на периферийных устройствах инференса YOLO26.
Размечай до 10 раз быстрее с умной аннотацией
Платформа Ultralytics предоставляет инструмент разметки изображений для быстрого создания высококачественных наборов данных. От умной аннотации до точного ручного редактирования — эти функции созданы для сокращения времени разметки изображений без потери качества.
- Умная аннотация на базе SAM: Маски и ограничивающие прямоугольники в один клик.
- Полное покрытие задач искусственного интеллекта: Обнаружение, сегментация экземпляров, семантическая сегментация, классификация, позы, ориентированное обнаружение.
- Поддержка универсальных форматов: На выбор YOLO, COCO и другие.
- Командный просмотр и управление версиями: Четкое сотрудничество на каждом шаге.
Обучай на лучших графических процессорах дешевле
26 графических процессоров NVIDIA от $0.24/ч — от Ampere до Blackwell. Никаких наценок, никаких минимальных требований, никаких обязательств.
Развертывай где угодно
Экспортируй в 20 форматов и развертывай на периферийных устройствах, в облаке и на мобильных устройствах.
Изучи отраслевые решения
Узнай, как команды применяют компьютерное зрение Ultralytics в производственных средах.
Сельское хозяйство
Автомобильная промышленность
Здравоохранение
Логистика
Производство
Розничная торговля
Робототехника
Сельское хозяйство
Автомобильная промышленность
Здравоохранение
Логистика
Производство
Розничная торговля
Робототехника
Сельское хозяйство
Автомобильная промышленность
Здравоохранение
Логистика
Производство
Розничная торговля
Робототехника
Часто задаваемые вопросы
Оценка позы обнаруживает людей или объекты и предсказывает расположение их ключевых точек — для людей это обычно 17 суставов тела, таких как плечи, локти и колени. Соединение ключевых точек образует скелет, который описывает осанку и движение. Модели pose в Ultralytics YOLO обнаруживают и оценивают ключевые точки за один проход, достаточно быстро для работы с живым видео.
Типичные варианты применения включают анализ формы упражнений и подсчет повторений в фитнесе, анализ техники в спорте, обнаружение падений и мониторинг эргономики на рабочем месте, а также интерфейсы на основе жестов. Поскольку модели оценки позы Ultralytics работают в реальном времени, эти приложения работают на живых потоках с камер, в том числе на периферийных устройствах.
Модели pose Ultralytics YOLO26 являются рекомендуемой отправной точкой, они предварительно обучены на ключевых точках COCO и доступны в размерах от nano до extra-large. Модели pose YOLO11 остаются поддержанными с идентичным API.
Да. Набор ключевых точек определяется твоим датасетом, поэтому ты можешь обучать модели для животных, оборудования или любой структуры с постоянными ориентирами. Разметь ключевые точки, настрой их количество и скелет в файле датасета и запусти режим обучения или управляй всем рабочим процессом на платформе Ultralytics.
Экспортируй модели pose с помощью режима экспорта в ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, LiteRT и другие форматы. Выходные данные ключевых точек являются частью экспортированной модели, поэтому мобильные и периферийные приложения используют позы напрямую без дополнительных библиотек постобработки.
Создавай оценку позы с помощью Ultralytics
Аннотируй ключевые точки, обучаи модели оценки позы YOLO26 и развертывай их где угодно с помощью платформы Ultralytics.