一 修改思想

目前yoloV7已经发布有一段时间了              ，其中yoloV7有一个关键点检测的分支pose 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，是一个姿态关键点的检测算法













，其中有给出的数据
  
  
  
  
  
  
  
，大家可以下载运行起来  
  
  
  
  
  
  
 。

由于实际项目需求 
  
  
  
  
  
  
 ，发现17个关键点是不能满足大家的需求的 


 


 


 


 


 


 


 ，这里我就稍作修改了一下
 
 
 
 
 
 
 
，把关键点的数量修改为任意数量  
   
   
   
   
   
   
 ，并且添加目标检测多分类情况 
  
  
  
  
  
  
 。

二 数据修改

这里我是以车牌的关键点进行举例修改 

 

 

 

 

 

 

 ，所有关键点的数量为4个


 


 


 


 


 


 


 
。

修改的过程中需要做左右翻转

 

 

 

 

 

 

 
，所以我的关键点翻转后              ，1和2交换 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，3和4交换














，5和6交换                     ，依次类推 
 
 
 
 
 
 
。

1 yaml文件修改

设置关键点数量 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，修改关键点数量为4

设置类别数量和类别标签

数据制作

训练标签制作 # -nfs-阿拉伯车牌字符-沙特阿拉伯卡口车牌-2-沙特阿拉伯卡口车牌-2-image1837.txt # data.txt 含义分别是： cls x y w h point1x point1y point2x point2y point3x point3y point4x point4y ... # 类别 目标中心点x 目标中心点y 目标宽w 目标高h 目标点1x坐标 目标点1y坐标 目标点2x坐标 目标点2y坐标 目标点3x坐标 目标点3y坐标 目标点4x坐标 目标点4y坐标 依次类推 0 0.5739299610894941 0.1724137931034483 0.3715953307392996 0.29064039408866993 0.38910505836575876 0.08374384236453201 0.7587548638132295 0.029556650246305417 0.7607003891050583 0.2660098522167488 0.39299610894941633 0.32019704433497537 2 0.5739299610894941 0.1724137931034483 0.3715953307392996 0.29064039408866993 0.38910505836575876 0.08374384236453201 0.7587548638132295 0.029556650246305417 0.7607003891050583 0.2660098522167488 0.39299610894941633 0.32019704433497537 0 0.5739299610894941 0.1724137931034483 0.3715953307392996 0.29064039408866993 0.38910505836575876 0.08374384236453201 0.7587548638132295 0.029556650246305417 0.7607003891050583 0.2660098522167488 0.39299610894941633 0.32019704433497537 训练文件train.txt 和val.txt 制作 # train.txt ./train/images/-nfs-阿拉伯车牌字符-沙特阿拉伯卡口车牌-2-沙特阿拉伯卡口车牌-2-image1837.jpeg ./train/images/-nfs-车牌字符-埃及车牌-埃及车牌截图-2021-04-30 11-11-52屏幕截图.png ./train/images/-nfs-车牌字符-埃及车牌-埃及车牌截图-2021-04-30 13-57-27屏幕截图.png ./train/images/-nfs-车牌字符-埃及车牌-埃及车牌截图-2021-04-30 10-19-54屏幕截图.png ./train/images/-nfs-阿拉伯车牌字符-外国车牌现场_20210519_1-外国车牌现场_20210519_1-e0d92b0990a1249388bc77bdfa8e43ed.jpg ./train/images/-nfs-车牌字符-埃及车牌-埃及车牌截图-2021-04-30 13-51-28屏幕截图.png ./train/images/-nfs-车牌字符-约旦车牌-videoplayback-videoplayback_13_1460.jpg ./train/images/-nfs-车牌字符-埃及车牌-埃及车牌截图-2021-04-30 13-56-51屏幕截图.png ./train/images/-nfs-车牌字符-埃及车牌-埃及车牌截图-2021-04-30 10-27-50屏幕截图.png

数据读取修改

核心思想就是要把关键点的数量传入数据读取中





















，根据关键点数量进行数据读取操作  
   
   
   
   
   
   
  。

datasets.py/LoadImagesAndLabels() 初始化修改

cache_labels() 方法 ：数据读取修改

LoadImagesAndLabels()中__getitem__() 方法 ：数据左右翻转修改

datasets.py/random_perspective() 方法

用到random_perspective()方法的地方记得都去添加一个关机键点数量参数

 

 

 

 

 

 

 
。

三 网络结构修改

1 model文件修改

yolo.py 我们用到的是IKeypoint()方法              ，所以这里只修改这个方法 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，其他方法是一样的修改
 

 

 

 

 

 

 
。

结构中主要是把分类数量和关机键点数量加入进去就ok了               。

loss文件修改

loss初始化类别数量和关机键数量

loss 计算中加入类别和关机键点计算

build_targets() 方法修改 添加关键点数量

四 训练代码修改

1 train.py

添加关机键点数量

读取数据加入关机键点数量

初始化loss 添加关键点数量和类别数量

画图添加关键点数量

2 test.py

读取数据添加关机键点数量

画图添加关机键点数量

3 general.py 中non_max_suppression()方法修改

4 plots.py 文件夹修改

主要是添加关机键点的数量

五 代码分享

1 训练测试

关键点效果已经成功加上去了













，并且也添加了多分类
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
。

2 代码链接

代码地址（yolov7-pose_Npoint_Ncla）：https://github.com/qinggangwu/yolov7-pose_Npoint_Ncla