YOLOv7 포즈와 미디어파이프: 사람 포즈 추정 비교

YOLOv7 Pose는 다중 인원 감지 기능이 뛰어나며, Mediapipe는 1인 작업 시 지터가 적고 실시간 정확도를 제공합니다.

### YOLOv7 포즈와 미디어파이프 비교: 종합적인 인체 포즈 추정 벤치마크
* 🤖 주요 개념: 인체 자세 추정에는 인체의 주요 관절 위치를 예측하는 작업이 포함되며, **키포인트의 개수가 다양한 데이터 세트(예: Coco-17, MPII-16, AI Challenger-14)**가 사용됩니다.
* 🔍 알고리즘 개요: **YOLO 포즈**는 객체 키포인트 유사성 메트릭을 직접 최적화하는 엔드투엔드 포즈 추정 모델로, **하향식 접근 방식과 상향식 접근 방식의 장점**을 결합합니다.
* 🏋 모델 비교: **YOLOv7 포즈**는 17개의 키포인트를 사용하는 다인용 포즈 추정 모델인 반면, **미디어파이프**는 33개의 키포인트를 사용하는 1인용 포즈 추정 모델에 최적화되어 있습니다.
* ⏱ 성능 비교: **YOLOv7 포즈는 CPU 및 엣지 디바이스의 실시간 성능에 최적화된 미디어파이프에 비해 정확도는 높지만 FPS는 낮습니다.**
* 🔍 지터 분석: 미디어파이프는 **감지+추적 접근 방식**으로 인해 지터가 적은 반면, **YOLOv7 포즈는 까다로운 시나리오에서 깜박임**이 나타날 수 있습니다.
* 🔬 스케일 및 오클루전: 미디어파이프는 트래킹 메커니즘 덕분에 **스케일 변화와 오클루전을 처리하는 데 탁월**하지만, **YOLOv7 포즈는 이러한 시나리오에서 어려움**을 겪을 수 있습니다.
* 🌌 저조도 및 극한 환경: 저조도 환경에서는 **YOLOv7 포즈가 더 나은 성능**을 보이지만, 극한 상황(예: 빠른 동작, 거꾸로 포즈)에서는 **미디어파이프가 더 나은 성능**을 발휘합니다.
* 🎯 권장 사항: 정확도가 높은 GPU 기반 애플리케이션에는 **YOLOv7 포즈**를, 실시간 CPU 배포에는 **Mediapipe**를 선택하세요. 포즈 추정 모델을 선택할 때는 프로젝트의 특정 요구 사항(예: 다중 인원 지원, 오클루전 처리)을 고려하세요.

Official YOLOv7 Pose vs MediaPipe | Full comparison of real-time Pose Estimation | Which is Faster?

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YOLOv7 포즈는 인기 있는 미디어파이프 모델과 경쟁하는 새로운 인체 자세 추정 모델입니다.

인체 포즈 추정에는 신체의 주요 관절 위치를 예측하는 작업이 포함되며, 일반적인 데이터 세트는 서로 다른 키포인트 토폴로지를 제공합니다.

이 비교는 시청자가 자신의 프로젝트에 적합한 포즈 추정 모델을 선택하는 데 도움을 주기 위한 것으로, 해당 분야에서 사용되는 애플리케이션과 알고리즘을 강조합니다.

욜로 포즈와 미디어파이프: 비교

YOLO 포즈는 오브젝트 키포인트 유사성을 최적화하여 키포인트와 바운딩 박스를 한 번에 감지하므로 여러 사람의 포즈를 빠르고 효율적으로 추정할 수 있습니다.

이 아키텍처는 일반적이어서 YOLOv5에서 YOLOv7로 조정할 수 있습니다.

반면, 미디어파이프는 33개의 키포인트와 256x256의 더 작은 입력 크기를 가진 BlazePose 모델을 사용하여 1인 포즈 추정에 중점을 둡니다.

YOLOv7과 미디어파이프의 탐지 비교

YOLOv7은 모든 프레임에서 감지를 수행하는 반면, 미디어파이프는 더 빠르고 안정적인 출력을 위해 감지 플러스 추적 방식을 사용합니다.

입력 크기 차이로 인해 YOLO의 크기가 줄어든 후에도 Mediapipe가 FPS에서 우위를 점합니다.

또한 미디어파이프는 지터와 깜박임을 줄이는 데 있어서도 YOLO보다 성능이 뛰어나며, 추적 기능을 통해 스케일 변화 중에도 프레임 전반에 걸쳐 주요 지점을 일관되게 감지할 수 있습니다.

포즈 추정을 위한 미디어파이프와 YOLOv7의 비교

폐색은 두 모델 모두에 도전 과제이지만, 폐색된 다리를 감지하는 데는 YOLOv7이 더 나은 성능을 보입니다.

미디어파이프는 어두운 조명 조건에서 어려움을 겪고 실수가 많은 반면, YOLOv7은 거꾸로 누운 사람을 추적하는 데 어려움을 겪습니다.

미디어파이프는 여러 사람의 포즈를 추정하는 데 적합하지 않고 지터가 적으며 실시간 CPU 사용에 이상적인 반면, YOLOv7은 이미지 크기가 클수록 더 정확한 결과를 제공합니다.

이 시스템은 이미지에서 포즈 추정을 실행할 수 있는 뚜렷한 기능을 제공합니다.

결과에 대한 피드백과 관찰을 환영합니다.

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