YOLOv7可否同时进行目标检测和姿态估计?

YOLOv7可否同时进行目标检测和姿态估计?比如我要同时检测出汽车这个目标，还有视频中出现的人体的关键点。是分别用两个权重模型还是一个权重模型可以搞定？例如，只用yolov7-w6-pose.pt能否同时检测关键点和其他目标物体？有具体的案例代码吗？谢谢！

yolov7本身就有pose分支啊，可以检测出来人和人体姿势关键点，其他类别的话好像不行，我没仔细研究，不知道其他类别结果是被丢弃了没绘制出来还是本身就不检测。如果是本身不检测的话，那就比较麻烦了，需要两个模型，或者得修改原来的网络结构，键检测头的类别加回来。如果只是代码本身对结果非person类不做处理，那还好做一些，将不做处理的部分加上去就可以达到你想要的目标了。

我又大概研究了下，在yaml文件里面，只有一个类别，你可以试一下将这个nc改成你的类重新训练一下模型看看，然后后处理的nms中判断一下如果是非person类，跳过后面的keypoint处理应该就可以了

是的，YOLOv7可以同时进行目标检测和姿态估计。YOLOv7是一种基于卷积神经网络的端到端目标检测算法，可以在单个模型中同时预测多个目标类别和它们的位置信息。而关键点估计任务通常使用另一种不同的神经网络结构（如Hourglass等）来完成。

为了同时检测汽车目标和人体的关键点，有两种常见的方法：

使用两个独立的权重模型：一个用于目标检测，另一个用于关键点估计。这种方法需要分别训练两个模型，然后将它们集成到一个应用程序中。这种方法比较灵活，因为可以根据具体需求选择不同的目标检测和关键点估计算法，并对它们进行独立的调整和优化。

使用一个综合的权重模型：在YOLOv7的基础上，添加一个额外的输出层用于预测关键点估计结果。例如，可以使用yolov7-w6-posept模型，该模型包含了YOLOv7的基本结构和一个额外的姿态估计头部分。这种方法可以减少模型参数量和推理时间，但可能需要更多的数据和计算资源来训练和调整模型。

有些研究者已经尝试将目标检测和关键点估计任务结合在一起，例如在人体姿态估计任务中同时检测出人体和手部目标。以下是一个相关的参考代码库，可能会对你有所帮助：

OpenPose: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
此外，还有一些其他的深度学习模型可以用于关键点估计任务，如HRNet、Stacked Hourglass等，这些模型也可以与YOLOv7进行集成。

这么说呢，YOLOv7不支持直接进行姿态估计。你需要使用两个不同的模型，分别针对不同的任务。

对于目标检测任务，用YOLOv7模型。对于姿态估计任务，选择一些现有的姿态估计模型，如OpenPose等。当然，用深度学习框架PyTorch。
在实际应用中，将两个模型组合起来，以便同时完成目标检测和姿态估计。先使用目标检测模型来检测汽车等物体，然后使用姿态估计模型来检测人体关键点。这种组合方法在许多应用场景中都非常有效。

如果想要一个同时进行目标检测和姿态估计的代码示例，你看一下OpenCV官方GitHub上的示例代码，其中包括了使用YOLOv3和OpenPose来进行目标检测和姿态估计的示例：https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/openpose.py

这个示例中使用的是YOLOv3而不是YOLOv7，你自己改一下就行了。这个示例只展示了如何使用两个模型来完成任务，具体的模型训练和调参需要你自己来。

YOLOv7本身是一种目标检测算法，不包括姿态估计功能。但是，可以在YOLOv7的基础上进行改进和扩展，以实现同时进行目标检测和姿态估计。

一种常用的方法是使用双分支网络，其中一个分支用于目标检测，另一个分支用于姿态估计。具体来说，在检测出目标后，我们可以使用该目标的边框位置信息，将目标从原始输入中截取下来，然后送入姿态估计分支进行处理。该方法的优点是可以共享大部分网络层，避免了重复计算和参数数量过多的问题。

关于代码实现，如果您要使用已有的开源代码，可能需要自己进行一些改进和调试，以适应您的特定任务。以下是两个基于双分支网络的目标检测和姿态估计的项目的代码示例：

Openpose-YOLOv3: 该项目使用YOLOv3进行目标检测，然后使用Openpose进行姿态估计。https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose-yolov3

YOLOv5-pose: 该项目是在YOLOv5的基础上进行的改进，用于同时检测人类姿态和物体。它基于单张图像进行训练，能够较好地处理多目标姿态估计任务。https://github.com/guoxiaolu/yolov5-pose

引用chatGPT作答，YOLOv7本身并不支持同时进行目标检测和姿态估计。目标检测和姿态估计是两个不同的任务，需要不同的网络结构和损失函数来训练。因此，您需要使用两个不同的权重模型来完成这两个任务。

对于同时检测汽车和人体的关键点，您可以使用两个预训练模型，一个用于目标检测（如YOLOv7），另一个用于姿态估计（如OpenPose）。您可以将它们集成在一起，以实现对视频中汽车和人体姿态的同时检测。

如果您希望使用单个模型来完成这两个任务，您可以考虑使用一些多任务学习技术来训练一个支持多任务的模型，例如将目标检测和姿态估计损失函数结合在一起。但是，这需要更复杂的网络结构和更多的训练数据。

以下是一个基本的多任务学习框架示例，您可以根据自己的需求进行修改和优化。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from yolov7 import YOLOv7 # 导入YOLOv7模型
from openpose import OpenPose # 导入OpenPose模型

class MultiTaskModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, num_keypoints):
        super(MultiTaskModel, self).__init__()
        self.yolo = YOLOv7(num_classes) # 初始化YOLOv7模型
        self.openpose = OpenPose(num_keypoints) # 初始化OpenPose模型
        self.classifier = nn.Linear(1024, num_classes) # 用于分类的全连接层
        self.regressor = nn.Linear(1024, num_keypoints) # 用于回归关键点的全连接层

    def forward(self, x):
        yolo_out = self.yolo(x) # 进行目标检测
        openpose_out = self.openpose(x) # 进行姿态估计

        # 对目标检测结果进行分类和回归处理
        classifier_out = self.classifier(yolo_out)
        regressor_out = self.regressor(yolo_out)

        return yolo_out, openpose_out, classifier_out, regressor_out

# 定义训练和测试过程
def train(model, train_loader, optimizer, criterion1, criterion2):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target1, target2) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        yolo_out, openpose_out, classifier_out, regressor_out = model(data)

        # 计算目标检测和姿态估计的损失函数
        loss1 = criterion1(yolo_out, target1)
        loss2 = criterion2(openpose_out, target2)

        # 计算分类和回归的损失函数
        loss3 = criterion1(classifier_out, target1)
        loss4 = criterion2(regressor_out, target2)

        # 将四个损失函数结合在一起
        loss = loss1 + loss2 + loss3 + loss4
        loss.backward()
        optimizer.step()

def test(model, test_loader, criterion1, criterion2):
    model.eval()
    test_loss1 = 0
    test_loss2 = 0
    correct1 = 0
    correct2 = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target1, target2 in test_loader:
            yolo_out, openpose_out, classifier_out, regressor_out = model(data)

            # 计算目标检测和姿态估计的损失函数
            test_loss1 += criterion1(yolo_out, target1).item()
            test_loss2 += criterion2(openpose_out, target2).item()

            # 计算分类和回归的准确率
            pred1 = classifier_out.argmax(dim=1, keepdim=True)
            correct1 += pred1.eq(target1.view_as(pred1)).sum().item()
            pred2 = regressor_out.argmax(dim=1, keepdim=True)
        correct2 += pred2.eq(target2.view_as(pred2)).sum().item()

test_loss1 /= len(test_loader.dataset)
test_loss2 /= len(test_loader.dataset)

print('\nTest set: Average loss1: {:.4f}, Average loss2: {:.4f}, Accuracy1: {}/{} ({:.0f}%), Accuracy2: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
    test_loss1, test_loss2, correct1, len(test_loader.dataset), 100. * correct1 / len(test_loader.dataset),
    correct2, len(test_loader.dataset), 100. * correct2 / len(test_loader.dataset)))
初始化模型和优化器
model = MultiTaskModel(num_classes=10, num_keypoints=18)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

定义损失函数
criterion1 = nn.CrossEntropyLoss() # 用于目标检测和分类
criterion2 = nn.MSELoss() # 用于姿态估计和回归

开始训练和测试
for epoch in range(1, 11):
train(model, train_loader, optimizer, criterion1, criterion2)
test(model, test_loader, criterion1, criterion2)

在这个示例中，我们使用了一个名为MultiTaskModel的类，它包含了YOLOv7和OpenPose模型以及两个全连接层，用于将目标检测和姿态估计的结果结合在一起进行分类和回归处理。训练和测试过程分别定义为train和test函数，其中计算了四个损失函数，并将它们结合在一起进行优化。在训练和测试过程中，我们可以分别计算目标检测、姿态估计、分类和回归的准确率和损失函数，并输出到屏幕上。

该回答引用于ChatGPT：
是可以同时进行目标检测和姿态估计的，可以使用一个模型来实现这个任务。YOLOv7本身是用于目标检测的模型，但是在检测出物体的位置和类别之后，可以通过一些技术来实现姿态估计。

以人体姿态估计为例，常用的方法是将目标检测和关键点检测结合起来，形成端到端的网络。这种方法可以通过在YOLOv7的输出层上添加关键点回归分支，来同时预测物体的位置和关节点的坐标。

具体来说，可以将YOLOv7的最后一层卷积层的输出作为特征图，然后在特征图上添加一个关键点检测的分支，通过对特征图进行卷积和池化等操作来逐步提取特征，并最终输出关键点的坐标。

在实际应用中，需要根据具体的场景和要求来选择合适的模型和算法。以下是一个使用YOLOv7同时进行目标检测和人体姿态估计的案例代码，供您参考：

import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import letterbox
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device

# 加载YOLOv7模型
weights = 'path/to/yolov7.pt'
device = select_device('')
model = attempt_load(weights, map_location=torch.device('cpu')).eval()

# 加载姿态估计模型
pose_weights = 'path/to/pose_estimation.pt'
pose_model = torch.load(pose_weights, map_location=torch.device('cpu')).eval()

# 设置阈值和其他参数
conf_thres = 0.5
iou_thres = 0.5
img_size = 512

# 加载测试图片
img_path = 'path/to/test/image.jpg'
img0 = cv2.imread(img_path)

# 图片预处理
img = letterbox(img0, new_shape=img_size)[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)
img = np.ascontiguousarray(img)

# 图片输入模型前必须转换为torch.tensor类型
img = torch.from_numpy(img).unsqueeze(0)

# 将图片输入YOLOv7模型进行目标检测
pred = model(img)

# NMS处理并获取预测框和类别信息
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)
boxes = []
classes = []
for i, det in enumerate(pred):
    if len(det):
        det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round()
        for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
            boxes.append(xyxy)
            classes.append(cls)

# 在每个预测框中进行人体姿态估计
poses = []
for box in boxes:
    x1, y1, x2, y2 = [int(x) for x in box]
    # 将预测框中的图片切割出来
    img_crop = img0[y1:y2, x1:x2, :]
    # 对图片进行姿态估计
    pose = pose_model.predict(img_crop)
    poses.append(pose)

# 将预测结果绘制在图片上并保存
for box, cls, pose in zip(boxes, classes, poses):
    x1, y1, x2, y2 = [int(x) for x in box]
    cv2.rectangle(img0, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
    cv2.putText(img0, f'{cls}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (36, 255, 12), 2)
    for p in pose:
        cv2.circle(img0, (p[0], p[1]), 3, (0, 255, 0), -1)
cv2.imwrite('path/to/result/image.jpg', img0)

这段代码使用了YOLOv7进行目标检测，并将每个预测框中的图片切割出来进行人体姿态估计。具体的姿态估计模型和代码需要根据具体的需求自行选择和调整。

以下内容部分参考ChatGPT模型：
首先，需要了解目标检测和姿态估计是两个不同的任务，目标检测是用来检测图像或视频中的物体，而姿态估计则是用来估计人体或物体的姿态。虽然这两个任务可以同时进行，但需要使用不同的模型和算法。

对于问题中提到的情况，需要同时检测汽车和人体的关键点，建议使用两个不同的模型进行处理。YOLOv7是一个目标检测模型，可以用于检测汽车等物体，而对于人体的关键点，可以使用OpenPose等姿态估计模型进行处理。

具体来说，可以先使用YOLOv7模型对图像或视频进行目标检测，得到目标物体的位置信息。然后，将目标物体的位置信息传递给姿态估计模型，用于估计人体的关键点。最终，将目标物体和关键点的信息进行融合，得到最终的结果。

以下是一个使用YOLOv7和OpenPose进行目标检测和姿态估计的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import argparse

# 加载YOLOv7模型
net = cv2.dnn.readNet('yolov7.weights', 'yolov7.cfg')

# 加载OpenPose模型
pose_net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('pose_model.pb')

# 加载类别标签
classes = []
with open('coco.names', 'r') as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 设置阈值
conf_threshold = 0.5
nms_threshold = 0.4

# 获取输入输出层
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 目标检测
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    outs = net.forward(output_layers)

    # 获取检测结果
    class_ids = []
    confidences = []
    boxes = []
    for out in outs:
        for detection in out:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > conf_threshold:
                center_x = int(detection[0] * frame.shape[1])
                center_y = int(detection[1] * frame.shape[0])
                width = int(detection[2] * frame.shape[1])
                height = int(detection[3] * frame.shape[0])
                left = int(center_x - width/2)
                top = int(center_y - height/2)
                class_ids.append(class_id)
                confidences.append(float(confidence))
                boxes.append([left, top, width, height])

    # 非极大值抑制
    indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, conf_threshold, nms_threshold)

    # 姿态估计
    for i in indices:
        i = i[0]
        box = boxes[i]
        x, y, w, h = box

        # 检测人体
        if classes[class_ids[i]] == 'person':
            # 获取人体图像
            person_img = frame[y:y+h, x:x+w]

            # 姿态估计
            pose_blob = cv2.dnn.blobFromImage(person_img, 1/255, (368, 368), swapRB=True, crop=False)
            pose_net.setInput(pose_blob)
            pose_outs = pose_net.forward()

            # 处理姿态估计结果
            # ...

    # 显示结果
    for i in indices:
        i = i[0]
        box = boxes[i]
        x, y, w, h = box

        # 绘制目标框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        label = f'{classes[class_ids[i]]} {confidences[i]:.2f}'
        cv2.putText(frame, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个示例代码中，首先使用YOLOv7模型对视频中的物体进行目标检测，然后使用OpenPose模型对人体进行姿态估计。在目标检测的结果中，如果检测到的物体是人体，则从原始视频帧中提取人体图像，再传递给OpenPose模型进行姿态估计。最终，将目标物体和姿态估计结果进行融合，得到最终的结果。
如果我的建议对您有帮助、请点击采纳、祝您生活愉快

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7783524
• 这篇博客也不错, 你可以看下YOLOv5、v7改进之二十七：解决小目标问题——校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积
• 除此之外, 这篇博客: YOLOv7训练自己的数据集中的 2.1、测试预训练的yolov7.pt 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 官网提供了下载链接，可以直接下载，或者直接从csdn里下载：YOLOv7预训练权重

  

  预训练权重下载完成后，打开detect.py

  直接运行即可，其他都选择默认的参数！

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：

可以同时进行目标检测和姿态估计。通常情况下，可以使用两个不同的模型来分别完成这两项任务，比如一个模型用于目标检测，另一个模型用于姿态估计。但是，也有一些模型可以同时完成这两项任务。YOLOv7是一个目标检测模型，它可以检测出汽车等目标。如果您想要同时检测出人体的关键点，可以使用OpenPose等姿态估计模型。然后，您可以将这两个模型整合在一起，以便在同一时间内进行目标检测和姿态估计。

有一些已经整合了目标检测和姿态估计的模型也可以使用。例如，OpenPose+YOLOv3等，该模型结合了OpenPose和YOLOv3，可以同时检测出人体的关键点和其他目标物体。您可以在GitHub上找到该模型的代码和实现。

在使用YOLOv7和姿态估计模型时，您需要使用两个不同的权重文件，一个用于目标检测，另一个用于姿态估计。例如，使用yolov7-w6.pt进行目标检测，使用pose-estimation.pt进行姿态估计。您需要在代码中分别加载这两个权重文件，并将它们整合在一起以完成目标检测和姿态估计。

以下是一个使用OpenPose+YOLOv3的Python示例代码，该代码可以同时检测人体的关键点和其他目标物体：

import cv2
import numpy as np
import argparse

# 加载YOLOv3的权重和配置
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')

# 加载OpenPose权重和配置
pose_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('pose_deploy_linevec.prototxt', 'pose_iter_440000.caffemodel')

# 为YOLOv3设置输入和输出层
output_layer_yolo = net.getUnconnectedOutLayersNames()
input_layer_yolo = net.getLayerNames()[0]

# 设置OpenPose的输入和输出层
output_layer_pose = pose_net.getUnconnectedOutLayersNames()
input_layer_pose = pose_net.getLayerNames()[0]

# 设置检测置信阈值
conf_threshold = 0.5

# 设置网管检测阈值
nms_threshold = 0.4

# 加载图像并转换为blob
image = cv2.imread('image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 为YOLOv3设置输入
net.setInput(blob)

# 正向通过YOLOv3
detections_yolo = net.forward(output_layer_yolo)

# 获取YOLOv3检测的盒子、分数和类
boxes_yolo = []
scores_yolo = []
classes_yolo = []
for detection in detections_yolo:
    for object in detection:
        scores = object[5:]
        class_index = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_index]
        if confidence > conf_threshold:
            center_x = int(object[0] * image.shape[1])
            center_y = int(object[1] * image.shape[0])
            width = int(object[2] * image.shape[1])
            height = int(object[3] * image.shape[0])
            left = int(center_x - width / 2)
            top = int(center_y - height / 2)
            boxes_yolo.append([left, top, width, height])
            scores_yolo.append(float(confidence))
            classes_yolo.append(class_index)

# 应用非最大抑制YOLOv3检测
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes_yolo, scores_yolo, conf_threshold, nms_threshold)

# 获得非最大抑制后YOLOv3检测的盒子、分数和类
boxes_yolo_filtered = []
scores_yolo_filtered = []
classes_yolo_filtered = []
for index in indices:
    index = index[0]
    boxes_yolo_filtered.append(boxes_yolo[index])
    scores_yolo_filtered.append(scores_yolo[index])
    classes_yolo_filtered.append(classes_yolo[index])

# 设置OpenPose的输入
pose_net.setInput(blob)
# 通过OpenPose向前传递
detections_pose = pose_net.forward(output_layer_pose)

# 为图像中的每个人获取关键点
keypoints_list = []
for detection in detections_pose:
keypoints = []
for i in range(0, detection.shape[0], 3):
x = int(detection[i])
y = int(detection[i+1])
score = detection[i+2]
keypoints.append((x, y, score))
keypoints_list.append(keypoints)

# 在图像上绘制边界框和关键点
for i in range(len(boxes_yolo_filtered)):
left, top, width, height = boxes_yolo_filtered[i]
right = left + width
bottom = top + height
cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)

for j in range(len(keypoints_list)):
    keypoints = keypoints_list[j]
    if keypoints[0][2] > 0.5:
        cv2.circle(image, (keypoints[0][0], keypoints[0][1]), 4, (255, 0, 0), -1)
# 显示图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们首先加载了YOLOv3和OpenPose的权重文件和配置文件。
然后，我们设置了YOLOv3和OpenPose的输入和输出层，并将它们分别传递给网络。
接下来，我们加载了一张图片，并将它转换为网络接受的blob格式。
然后，我们对YOLOv3进行了前向计算，获取了检测到的目标的信息。
接着，我们对检测到的目标应用了非极大值抑制算法，以消除重复的检测结果。
然后，我们对每个目标的框进行了绘制，并在每个目标的周围绘制了其对应的关节点。
最后，我们显示了绘制了目标框和关节点的图像。

---

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
可以同时进行目标检测和姿态估计，但需要使用不同的权重文件。通常情况下，目标检测和姿态估计是两个不同的任务，需要使用不同的模型。

对于同时检测汽车和人体姿态这两种目标，可以使用两个不同的模型进行处理。例如，使用YOLOv7进行目标检测，使用OpenPose进行人体姿态估计。如果要使用一个模型同时解决两种任务，可能需要更复杂的模型和更多的训练数据。

以下是使用YOLOv7进行目标检测的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# Load the YOLOv7 model
net = cv2.dnn.readNet('yolov7.weights', 'yolov7.cfg')

# Get the names of the output layers
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# Load the image
img = cv2.imread('image.jpg')

# Prepare the input for the YOLOv7 model
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# Set the input for the YOLOv7 model
net.setInput(blob)

# Run the YOLOv7 model and get the output
outs = net.forward(output_layers)

# Draw the boxes on the image
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            # Object detected
            center_x = int(detection[0] * img.shape[1])
            center_y = int(detection[1] * img.shape[0])
            w = int(detection[2] * img.shape[1])
            h = int(detection[3] * img.shape[0])
            x = center_x - w // 2
            y = center_y - h // 2
            class_ids.append(class_id)
            confidences.append(float(confidence))
            boxes.append([x, y, w, h])

indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
for i in indices:
    i = i[0]
    box = boxes[i]
    x = box[0]
    y = box[1]
    w = box[2]
    h = box[3]
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    label = str(class_ids[i])
    cv2.putText(img, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# Show the output image
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该示例在YOLOv7模型中使用了单个权重文件，并可以检测出图像中的对象。你需要将其与另一个模型（例如OpenPose）集成在一起，以实现同时检测车辆和人体关键点的功能。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

YOLOv7本身是一个目标检测算法，不包括姿态估计功能。如果您想要同时进行目标检测和姿态估计，需要使用一个支持这两种功能的深度学习模型，或者将这两个任务分别分配给不同的模型。
您可以使用OpenPose或HRNet等流行的人体姿态估计模型，以及支持汽车检测的目标检测模型，来实现这个任务。这些模型通常会有不同的权重文件，需要单独加载。
如果您想尝试一个同时支持目标检测和姿态估计的模型，可以考虑使用YOLOv6-pose模型。这是一个基于YOLOv6的改进版本，可以同时预测目标的位置和人体姿态关键点。您可以在GitHub上找到该模型的源代码和权重文件。
以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用YOLOv6-pose模型同时检测目标和人体姿态关键点：

 import cv2
import numpy as np
import torch

# 加载YOLOv6-pose模型的权重文件
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s6-pose', pretrained=True)

# 加载测试图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 对图像进行目标检测和姿态估计
results = model(img)

# 获取检测结果中的目标位置和人体姿态关键点
boxes = results.xyxy[0][:, :4]
keypoints = results.pose[0]

# 在图像中绘制目标边界框和人体姿态关键点
for box in boxes:
    cv2.rectangle(img, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2)
    
for kps in keypoints:
    for kp in kps:
        cv2.circle(img, tuple(kp[:2]), 3, (0, 0, 255), -1)

# 显示结果图像
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上面的示例代码是基于Python和OpenCV的，假设您已经安装了相应的库。同时，由于YOLOv6-pose模型是第三方开发人员开发的，其性能和准确性可能会有所不同，具体取决于训练数据和训练过程中使用的技术