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yolov9人体姿态识别：

相较于之前的YOLO版本，YOLOv9可能会进一步提升处理速度和精度，特别是在姿态估计场景中，通过改进网络结构、利用更高效的特征提取器以及优化损失函数等手段来提升对复杂人体姿态变化的捕捉能力。由于YOLOv9的具体细节随着研究进展而不断更新，它的姿态估计模块可能整合了最新的深度学习技术和训练策略，比如多尺度特征融合、自注意力机制、以及轻量级模型设计等，以实现在保持实时性能的同时提高姿态估计的准确性。

Prerequisites（前提条件）

• Python >= 3.8
• Pytorch >= 1.7.0

Inference(Python Shell)推理

from ultralytics import YOLOmodel = YOLO('./weights/YOLOv9-best.pt')
model.predict('./demo/000000000885.jpg', save=True, conf=0.6)

 

Usage（使用方法）

Setup Conda Environment（建立环境）

$ conda create --name yolov9 python=3.8
$ conda activate yolov9

Training（训练）

$ yolo pose train data=coco-pose.yaml model=yolov9-pose.yaml epochs=100 imgsz=640

 Validation（验证）

$ yolo pose val model=path/to/best.pt  # val custom model