yolov8/9关键点检测模型检测俯卧撑动作并计数【源码免费+数据集+python环境+GUI系统】

YOLO算法原理

YOLO（You Only Look Once）关键点检测的算法原理主要基于YOLO目标检测算法进行改进，其核心思想是将关键点检测问题转化为一个回归问题。

1. 网络结构

基础网络：YOLO关键点检测算法通常采用卷积神经网络（CNN）作为基础网络，用于提取图像的特征。

关键点回归分支：在网络的最后一层添加关键点的回归分支，用于预测关键点的位置。这一分支通过训练学习，能够输出每个目标的关键点坐标。

2. 数据标注

在训练阶段，需要对每个目标标注其关键点的位置。这通常通过人工标注的方式完成，将关键点的坐标标注在图像上。这些标注数据将作为训练网络的输入，帮助网络学习如何预测关键点位置。

3. 损失函数

YOLO关键点检测算法通常采用平方差损失函数来度量预测值与真实值之间的差距。损失函数包括目标位置的损失和关键点位置的损失。通过最小化损失函数，可以优化网络参数，提高关键点检测的准确率。

4. 预测过程

在测试阶段，通过网络的前向传播即可得到目标的关键点位置。这一过程是实时的，且具有较高的检测速度。

5. 非极大值抑制（NMS）

在得到多个预测结果后，YOLO关键点检测算法通常采用非极大值抑制（NMS）来抑制重叠的检测结果，只保留置信度最高的检测结果。这有助于减少误检和漏检的情况。

7. 优缺点

优点：

实时性较好：通过一次前向传播即可实现目标的检测和关键点的预测。

准确率较高：相对于传统方法，YOLO关键点检测算法在预测关键点位置时具有较高的准确率。

缺点：

对小目标的检测效果不佳：由于小目标的关键点难以精确定位，因此容易出现漏检情况。

对遮挡目标的检测效果不佳：遮挡会对关键点的检测造成困难，导致定位不准确。

代码示例与操作步骤

设置训练、测试、推理的参数，进行编写代码：

训练代码：

分别运行对应的代码可以进行训练、测试、单张图片推理。

    设计对应的GUI界面如下：

安装使用说明

确保代码所在的路径不能出现中文！！！！！！！

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为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。

运行该脚本可以直接执行GUI代码，进入上述界面。不需要再次配置python的环境。

准备俯卧撑动作视频：

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