Gerçek zamanlı YOLO poz tahmini
Ultralytics YOLO26 poz modelleriyle canlı videoda vücut kilit noktalarını ve iskeletleri izle. Tek bir hızlı eğitim ve dağıtım iş akışıyla fitness, spor analitiği, güvenlik ve ergonomi uygulamaları geliştir.
YOLO26 poz modelleri
YOLO26-pose modelleri insanları algılar ve tek geçişte vücut kilit noktalarını tahmin eder; mütevazı donanımlarda canlı video için yeterince hızlıdır. Beş boyut, uç cihazlardan doğruluğun kritik olduğu analizlere kadar farklı ihtiyaçları karşılar; özel kilit nokta kümeleri standart Ultralytics iş akışıyla eğitilebilir.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 pose model
model = YOLO("yolo26n-pose.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Model | Boyut (px) | Poz mAP (e2e) | Poz mAP 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parametre (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 |
Ultralytics belgelerinden YOLO26 poz kıyaslama sonuçları.
Dünyanın önde gelen kuruluşlarının tercihi
Modellerimizin etkisi
En yeni görüntü yapay zekâ modellerimizle sektörler genelindeki süreçleri kolaylaştır. Ultralytics'in sunduğu hız, doğruluk ve kullanım kolaylığı.
Ultralytics YOLO modellerinin gelişimi
Ultralytics YOLO'nun pratik YOLOv5 iş akışından uç cihazlara hazır YOLO26 çıkarımına nasıl evrildiğini gör.
Akıllı anotasyonla 10 kata kadar daha hızlı etiketle
Ultralytics Platform, yüksek kaliteli veri kümelerini daha hızlı oluşturman için görüntü anotasyon aracı sunar. Akıllı anotasyondan hassas manuel düzenlemeye kadar bu özellikler, kaliteden ödün vermeden görüntü etiketleme süresini azaltmak için tasarlandı.
- SAM destekli akıllı anotasyon:Maskeler ve sınırlayıcı kutular tek tıkla.
- Tüm yapay zekâ görevlerini kapsar:Nesne algılama, örnek segmentasyonu, anlamsal segmentasyon, sınıflandırma, poz tahmini, OBB.
- Evrensel biçim desteği:YOLO, COCO ve daha fazlası arasından seçim yap.
- Ekip incelemesi ve sürüm takibi:Her adımda sorunsuz iş birliği.
En iyi GPU'larda daha ucuza eğitim yap
Ampere'den Blackwell'e 26 NVIDIA GPU, saati 0,24 $'dan başlayan fiyatlarla. Ek ücret yok, minimum kullanım yok, taahhüt yok.
Sektörel çözümleri keşfet
Ekiplerin Ultralytics bilgisayarlı görü teknolojisini üretim ortamlarında nasıl kullandığını gör.
Tarım
Otomotiv
Sağlık
Lojistik
Üretim
Perakende
Robotik
Sık sorulan sorular
Poz tahmini, insanları veya nesneleri algılar ve bunların kilit noktalarının konumunu tahmin eder. İnsanlar için bu noktalar genellikle omuzlar, dirsekler ve dizler gibi 17 vücut eklemidir. Kilit noktalarını birleştirmek, duruşu ve hareketi tanımlayan bir iskelet oluşturur. Ultralytics YOLO poz modelleri, canlı video için yeterince hızlı şekilde kilit noktalarını tek geçişte algılar ve tahmin eder.
Yaygın uygulamalar arasında fitness alanında egzersiz formu analizi ve tekrar sayımı, sporda teknik analizi, iş yeri güvenliğinde düşme algılama ve ergonomi izleme ile hareket tabanlı arayüzler bulunur. Ultralytics poz modelleri gerçek zamanlı çalıştığından bu uygulamalar uç cihazlar da dahil olmak üzere canlı kamera akışlarında kullanılabilir.
Ultralytics YOLO26 poz modelleri, COCO kilit noktalarıyla önceden eğitilmiş ve nano boyuttan ekstra büyük boyuta kadar sunulan önerilen başlangıç noktasıdır. YOLO11 poz modelleri de aynı API ile desteklenmeye devam ediyor.
Evet. Kilit nokta kümesini veri kümen tanımlar; bu nedenle hayvanlar, makineler veya tutarlı işaret noktalarına sahip herhangi bir yapı için modeller eğitebilirsin. Kilit noktalarına açıklama ekle, sayılarını ve iskelet yapısını veri kümesi dosyasında yapılandır ve eğitim modunu çalıştır ya da tüm iş akışını Ultralytics Platform üzerinde yönet.
Duruş modellerini dışa aktarma modu ile ONNX, OpenVINO, TensorRT, CoreML, LiteRT ve daha fazlasına aktar. Anahtar nokta çıktıları dışa aktarılan modelin parçasıdır; böylece mobil ve uç uygulamalar ek son işleme kitaplıkları olmadan duruş verilerini doğrudan kullanır.
Ultralytics ile duruş tahmini oluştur
Anahtar noktaları etiketle, YOLO26 duruş modellerini eğit ve Ultralytics Platform ile her yerde dağıtıma al.