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2025-09-27 18:12:54 +08:00 |
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2025-09-27 18:07:18 +08:00 |
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2025-09-27 18:04:08 +08:00 |
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feat(dataset): 添加多个训练和验证标签文件
- 新增 01.txt 到38.txt 的标签文件，用于训练和验证数据集
- 更新训练脚本路径配置
- 调整姿态估计模型训练参数以适配 MPS 设备
- 修改模型检测脚本加载路径和预测方法调用
-优化数据集标签内容以提高模型训练精度
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2025-09-27 18:02:24 +08:00 |
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feat(pose): 添加姿态估计模型训练和检测脚本- 新增 YOLO 姿态估计模型训练脚本 (14.训练模型-姿态估计.py)
- 新增 YOLO 姿态估计模型检测脚本 (15.模型检测-姿态估计.py)- 添加 LabelMe 标注文件转 YOLO 格式的转换脚本 (labelme_to_yolo.py)
- 添加 LabelMe 姿态标注转 YOLO 姿态格式的转换脚本 (labelme_to_yolo_pose.py)- 新增训练数据集配置文件 (dataset1/train.yaml, dataset1/data.yaml)
- 添加训练样本标签文件 (dataset1/train/labels/5_png.rf.xxx.txt 等)
- 配置手部关键点检测参数，支持11个关键点- 设置图像尺寸为640，批次大小为32，训练轮数为30
- 支持CPU设备训练，预留GPU训练接口
- 实现关键点标签转换，包括归一化坐标处理
- 添加类别名称和关键点顺序定义
- 集成Roboflow数据集配置信息
- 支持模型推理视频和图片文件夹输入-保存检测结果到本地文件
- 提供模型加载和参数配置说明- 支持best.pt和last.pt模型权重加载
- 实现关键点可见性标注 (2 表示可见)- 添加关键点标签映射和排序逻辑
- 创建输出目录自动检查和创建机制- 输出转换完成提示信息
- 定义关键点标签顺序 (f_1_1, f_1_2, ..., f)
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2025-09-27 02:54:06 +08:00 |
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e2cbb52dd1
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feat(yolo): 增强图像分类与姿态估计功能
- 图像分类中增加显示top1和top5的标签名及置信度
- 实例分割中引入OpenCV进行掩码处理并可视化抠图效果
- 姿态估计中添加关键点标注说明注释
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2025-09-26 22:45:20 +08:00 |
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b388083559
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feat(yolo): 添加多种YOLO模型应用示例- 添加图像分类、实例分割、姿态估计和旋转目标检测示例
- 实现目标模糊处理功能
- 更新模型加载路径和相关配置
-重命名部分示例文件编号- 添加moviepy依赖项
- 移除不必要的numpy导入和类别文件
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2025-09-26 00:37:24 +08:00 |
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73dd4373cb
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2025-09-25 22:58:53 +08:00 |
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fd01cc9c7f
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feat(model): 切换到YOLOv8x模型并更新依赖- 将模型从yolov8n切换为yolov8x
- 更新ultralytics依赖版本至8.3.198
- 添加opencv-python、numpy和pyautogui依赖- 修改模型推理路径指向验证集目录- 更新检测脚本使用的训练模型权重路径
- 删除无用的标签文件和类别定义文件
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2025-09-25 22:48:44 +08:00 |
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mshe
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7ab94a409a
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add requirements
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2025-09-12 22:39:02 +08:00 |
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mshe
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2d244a1858
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first commit
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2025-09-12 20:47:50 +08:00 |