💡💡💡本文摘要：基于YOLO11的久坐人群姿态检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

                                                                  博主简介

AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8、v9、v10、11优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；

 1.YOLO11介绍

Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。

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结构图如下：

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1.1 C3k2

C3k2，结构图如下

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C3k2，继承自类C2f，其中通过c3k设置False或者Ture来决定选择使用C3k还是Bottleneck

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实现代码ultralytics/nn/modules/block.py

1.2 C2PSA介绍

借鉴V10 PSA结构，实现了C2PSA和C2fPSA，最终选择了基于C2的C2PSA（可能涨点更好？）

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实现代码ultralytics/nn/modules/block.py

1.3 11 Detect介绍

分类检测头引入了DWConv（更加轻量级，为后续二次创新提供了改进点），结构图如下（和V8的区别）：

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实现代码ultralytics/nn/modules/head.py 

2.久坐人群姿态检测系统

这个数据集是为与久坐生活方式相关的计算机视觉和机器学习任务设计的，用于分析久坐人群的姿态。它包含人们处于坐姿或站姿的图像，每张图像都附有以 YOLO 姿态格式标注的关键点。

 2.久坐人群​​​​​​​姿态检测数据集介绍

数据集大小：训练集250张，验证集50张

类别7类：

path: D:/YOLOv11/data/PostureKeypoints
train: images/train # train images (relative to 'path')
val: images/val # val images (relative to 'path')
test: images/val

# Keypoints
kpt_shape: [4, 3] # number of keypoints, number of dims (2 for x,y or 3 for x,y,visible)
flip_idx: [0, 1, 2, 3]

# Classes dictionary
names:
    0: person

细节图：

以下是标注的关键点：

• 颈椎的起始点

• 腰椎的起始点

• 颈椎的起始点

• 颈椎的起始点

细节图：

标签可视化分析 

 2.2 配置PostureKeypoints.yaml

ps:建议填写绝对路径

path: D:/YOLOv11/data/PostureKeypoints
train: images/train # train images (relative to 'path')
val: images/val # val images (relative to 'path')
test: images/val

# Keypoints
kpt_shape: [4, 3] # number of keypoints, number of dims (2 for x,y or 3 for x,y,visible)
flip_idx: [0, 1, 2, 3]

# Classes dictionary
names:
    0: person

2.3  如何训练

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('ultralytics/cfg/models/11/yolo11-pose.yaml')
    model.train(data='data/PostureKeypoints.yaml',
                cache=False,
                imgsz=640,
                epochs=200,
                batch=8,
                close_mosaic=10,
                device='0',
                optimizer='SGD', # using SGD
                project='runs/train',
                name='exp',
                )

2.4 训练结果可视化结果

YOLO11-pose summary (fused): 302 layers, 2,689,583 parameters, 0 gradients, 7.3 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95)     Pose(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 2/2 [00:02<00:00,  1.02s/it]
                   all         50         50      0.684        0.6      0.651      0.269      0.783       0.72      0.799      0.632

预测结果：

3. 久坐人群​​​​​​​姿态检测系统设计

3.1 PySide6介绍

        受益于人工智能的崛起，Python语言几乎以压倒性优势在众多编程语言中异军突起，成为AI时代的首选语言。在很多情况下，我们想要以图形化方式将我们的人工智能算法打包提供给用户使用，这时候选择以python为主的GUI框架就非常合适了。

        PySide是Qt公司的产品，PyQt是第三方公司的产品，二者用法基本相同，不过在使用协议上却有很大差别。PySide可以在LGPL协议下使用，PyQt则在GPL协议下使用。

        PySide目前常见的有两个版本：PySide2和PySide6。PySide2由C++版的Qt5开发而来.，而PySide6对应的则是C++版的Qt6。从PySide6开始，PySide的命名也会与Qt的大版本号保持一致，不会再出现类似PySide2对应Qt5这种容易混淆的情况。

3.2 安装PySide6

pip install --upgrade pip
pip install pyside6 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

基于PySide6开发GUI程序包含下面三个基本步骤：

• 设计GUI，图形化拖拽或手撸；
• 响应UI的操作（如点击按钮、输入数据、服务器更新），使用信号与Slot连接界面和业务；
• 打包发布；

3.3 久坐人群​​​​​​​姿态检测系统设计