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YOLO-NAS Pose models是对 Pose Estimation 领域的最新贡献。今年早些时候，Deci 因其突破性的目标检测基础模型 YOLO-NAS 获得了广泛认可。在 YOLO-NAS 成功的基础上，该公司现在推出了 YOLO-NAS Pose 作为其姿势估计的对应产品。该姿势模型在延迟和准确性之间…
YOLO-NAS 姿势
YOLO-NAS Pose models是对 Pose Estimation 领域的最新贡献。今年早些时候，Deci 因其突破性的目标检测基础模型 YOLO-NAS 获得了广泛认可。在 YOLO-NAS 成功的基础上，该公司现在推出了 YOLO-NAS Pose 作为其姿势估计的对应产品。该姿势模型在延迟和准确性之间提供了出色的平衡。
姿势估计在计算机视觉中起着至关重要的作用，涵盖了广泛的重要应用。这些应用包括监测医疗保健中的患者运动、分析运动员的运动表现、创建无缝人机界面以及改进机器人系统。 YOLO-NAS 姿态模型架构
传统的姿势估计模型遵循以下两种方法之一：
检测场景中的所有人员，然后估计其关键点并创建姿势。自上而下的两阶段过程。检测场景中的所有关键点，然后生成姿势。一个两阶段的自下而上的过程。与传统的姿势估计模型相比，YOLO-NAS Pose 的做法有所不同。它不是先检测人，然后估计他们的姿势，而是可以一次性检测和估计人及其姿势。
