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人体关键点检测[AI]
## 人体关键点检测[AI] 通过运行已训练好的模型，对需识别的目标进行分类和定位 ## 模块原理 通过推理出已训练好的模型得出关于人体关键点的坐标、目标框、置信度等来构建模块的相关输入输出和图像显示 ### 算法工作流 通过推理谷歌已经训练好的模型推理出手部关键点的坐标 ### 算法公式 Anchor-free 解码：通过sigmoid(tx/ty)和exp(tw/th)直接预测框坐标，无需预定义 Anchor； 总损失构成：L total=λ cls *Lcls+λ reg*L reg+λ obj*L obj，其中回归损失用 CIoU 提升框定位精度； SimOTA 分配：通过代价矩阵C i,j动态选择正样本，替代传统 Anchor 匹配，提升样本分配合理性。 ## 使用场景 智能设备无接触人机交互、无障碍辅助与手语数字化、工业智能制造与人机协作、安防监控 ## 使用方法 ### 前后序模块 相机彩图，视频读取，显示图像等 ### 使用示例  ## 参数配置说明  ## 输出说明  ## 函数属性说明   点击此处跳转到对应的中文说明书文章页: [Human Keypoint Detection[AI]](/doc/605)
唐红
2026年3月13日 15:12
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