NEW

Author: PythonnotJava

.idea/PythonnotJava.github.io.iml

@@ -0,0 +1,25 @@
+| 模型              | 尺寸 (像素) | mAP姿态 50-95 | mAP姿态 50   | CPU ONNX 速度 (毫秒) | A100 TensorRT 速度 (毫秒)    | 浮点数运算 (B)  | 参数 (M) |
+|-----------------|---------|-------------|------------|------------------|--------------------------|------------|--------|
+| YOLOv8n-pose    | 640     | 50.4        | 80.1       | 131.8            | 1.18                     | 9.2        | 3.3    |
+| YOLOv8s-pose    | 640     | 60.0        | 86.2       | 233.2            | 1.42                     | 30.2       | 11.6   |
+| YOLOv8m-pose    | 640     | 65.0        | 88.8       | 456.3            | 2.00                     | 81.0       | 26.4   |
+| YOLOv8l-pose    | 640     | 67.6        | 90.0       | 784.5            | 2.59                     | 168.6      | 44.4   |
+| YOLOv8x-pose    | 640     | 69.2        | 90.2       | 1607.1           | 3.73                     | 263.2      | 69.4   |
+| YOLOv8x-pose-p6 | 1280    | 71.6        | 91.2       | 4088.7           | 10.04                    | 1066.4     | 99.1   |
+
+## 参数解释
+    尺寸 (像素): 输入图像的分辨率。
+    mAP姿态 50-95: 模型在多种IoU阈值（从0.50到0.95）上的平均准确率，用于评估模型在姿态估计任务上的总体性能。
+    mAP姿态 50: 在IoU为0.50的阈值上的模型准确率，通常更容易达成，用于评估模型对较大误差的容忍度。
+    CPU ONNX 速度 (毫秒): 在CPU上使用ONNX格式运行时的推理速度。
+    A100 TensorRT 速度 (毫秒): 在NVIDIA A100 GPU上使用TensorRT优化时的推理速度。
+    参数 (M): 模型中的参数数量，以百万为单位。参数越多，模型通常越复杂。
+    浮点数运算 (B): 执行一次前向传播所需的浮点运算次数，以十亿为单位。这反映了模型的计算复杂度。
+## 模型解释
+    YOLOv8n-pose: “n”代表“nano”，是系列中最轻量级的模型，适用于计算资源受限的环境。
+    YOLOv8s-pose: “s”代表“small”，是相对轻量级但性能更好的模型，平衡了速度和准确度。
+    YOLOv8m-pose: “m”代表“medium”，是中等大小的模型，提供较高的准确度，适用于需要更准确结果的场景。
+    YOLOv8l-pose: “l”代表“large”，是较大的模型，具有更高的准确度，但速度较慢，适用于高精度要求的应用。
+    YOLOv8x-pose: “x”代表“extra large”，是系列中最大最精确的模型，但速度最慢，适用于对准确度有极高要求的场景。
+    YOLOv8x-pose-p6: 是YOLOv8x的一个变种，使用更大的输入尺寸（1280像素），提供了更高的准确度，但需要更多的计算资源。
+