YOLOv7-Pose

实现YOLOv7：可训练的免费套件为实时目标检测设置了最新技术标准

YOLOv7-Pose的姿态估计是基于YOLO-Pose的。关键点标签采用MS COCO 2017数据集。

训练

使用预训练模型yolov7-w6-person.pt进行训练。训练命令如下：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 9527 train.py --data data/coco_kpts.yaml --cfg cfg/yolov7-w6-pose.yaml --weights weights/yolov7-w6-person.pt --batch-size 128 --img 960 --kpt-label --sync-bn --device 0,1,2,3,4,5,6,7 --name yolov7-w6-pose --hyp data/hyp.pose.yaml

部署

1. 导出ONNX模型

运行以下命令生成onnx模型和引擎模型：

python models/export_onnx.py \
    --weights weights/yolov7-w6-pose.pt \
    --img-size 832 \
    --device 0 \
    --batch-size 1 \
    --simplify

2. 导出TensorRT模型

使用脚本：

python models/export_TRT.py \
    --onnx weights/yolov7-w6-pose.onnx \
    --batch-size 1 \
    --device 1 \
    --fp16

或者使用trtexec：

trtexec \
    --onnx=weights/yolov7-w6-pose.onnx \
    --workspace=4096 \
    --saveEngine=weights/yolov7-w6-pose-FP16.engine \
    --fp16

推理

1. PyTorch模型推理

python detect_multi_backend.py \
    --weights weights/yolov7-w6-pose.pt \
    --source data/images \
    --device 0 \
    --img-size 832 \
    --kpt-label

2. ONNX模型推理

python detect_multi_backend.py \
    --weights weights/yolov7-w6-pose.onnx \
    --source data/images \
    --device 0 \
    --img-size 832 \
    --kpt-label

3. TensorRT模型推理

python detect_multi_backend.py \
    --weights weights/yolov7-w6-pose.engine \
    --source data/images \
    --device 0 \
    --img-size 832 \
    --kpt-label

测试

使用yolov7-w6-pose.pt进行测试：

官方YOLOv7-pose和YOLO-Pose代码只在test.py中计算检测mAP。若要计算关键点mAP，需使用COCO API。在此仓库中实现的oks_iou矩阵计算加速了关键点mAP的计算。测试关键点mAP时，oks区域设置为0.6乘以ground truth box的区域。

1. 测试PyTorch模型

python test_multi_backend.py \
    --weights weights/yolov7-w6-pose.pt \
    --data data/coco_kpts.yaml \
    --img-size 832 \
    --conf-thres 0.001 \
    --iou-thres 0.6 \
    --task val \
    --device 0 \
    --kpt-label

2. 测试ONNX模型

python test_multi_backend.py \
    --weights weights/yolov7-w6-pose.onnx \
    --data data/custom_kpts.yaml \
    --img-size 832 \
    --conf-thres 0.001 \
    --iou-thres 0.6 \
    --task val \
    --device 0 \
    --kpt-label

3. 测试TensorRT模型

python test_multi_backend.py \
    --weights weights/yolov7-w6-pose-FP16.engine \
    --data data/coco_kpts.yaml \
    --img-size 832 \
    --conf-thres 0.001 \
    --iou-thres 0.6 \
    --task val \
    --device 0 \
    --kpt-label

INT8校准

python models/export_TRT.py \
    --onnx weights/yolov7-w6-pose.onnx \