yolov8关键点测试

要进行Yolov8关键点测试，您可以按照以下步骤进行操作。首先，进入目录`ultyralytics/yolo/v8/detect`，然后执行`predict.py`文件进行测试。测试效果如下所示。接下来，您可以使用Yolov8项目中的关键点检测功能，也即pose分支，该分支主要标注了人体的骨骼部分，以精确表示人体的运动。Yolov8项目不仅具备目标检测、实例分割、关键点检测、跟踪和分类等多种功能，而且效果达到了SOTA（State-of-the-Art，最先进水平），因此备受科研人员的青睐。对于Yolov8关键点的测试，您可以参考GitHub上公开的ultralytics代码，链接为https://github.com/ultralytics/ultralytics。如果您需要进行基于Yolov5的人脸检测，并带有关键点检测，可以在现有的Yolov5检测基础上，添加关键点回归分支。请先下载Yolov5的工程，并使用detect_one.py代码进行单张图片的测试。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

yolov8关键点检测训练

### 使用YOLOv8进行关键点检测的训练

#### 准备工作
为了使用YOLOv8进行关键点检测，首先需要准备合适的数据集。对于特定应用如身份证上的关键点检测，创建自定义数据集至关重要[^1]。

#### 加载模型
可以采用三种不同的方法来加载YOLOv8的关键点检测模型：

- **构建新网络结构**：`model = YOLO("yolov8n-pose.yaml")`
- **利用预训练权重初始化模型**：`model = YOLO("yolov8n-pose.pt")`
- **先构建网络再加载预训练参数**：`model = YOLO("yolov8n-pose.yaml").load("yolov8n-pose.pt")`

以上选项可以根据具体需求选择最合适的方案。

#### 开始训练过程
一旦选择了模型加载的方式之后就可以启动训练流程了。下面是一段完整的Python代码示例用于执行这一操作:

from ultralytics import YOLO

# 定义使用的模型实例化方式 (这里以第二种为例)
model = YOLO("yolov8n-pose.pt")

# 启动训练任务，并指定配置文件路径以及超参数设置
results = model.train(
    data="data_IDcard.yaml",  # 自定义数据集配置文件位置
    epochs=100,              # 设置迭代次数为较高数值以防过拟合
    imgsz=640                # 输入图片尺寸大小
)

这段脚本会读取名为 `data_IDcard.yaml` 的配置文档中的信息来进行身份验证卡上关键点的学习。值得注意的是当样本数量有限时增加epoch数目有助于提高最终性能表现，从而防止PRmAP指标降为零的情况发生。

#### 测试与评估
完成上述步骤后还需要对得到的结果做进一步检验确保满足预期目标。这通常涉及到运行预测函数并对输出结果可视化处理以便直观查看定位精度。

yolov8关键点多类别

### YOLOv8多类别关键点检测实现方法

#### 数据准备
为了使YOLOv8能够处理多类别的关键点检测任务，数据集的构建至关重要。每种类别应具有其独特的一组关键点定义，并且这些定义应在整个数据集中保持一致[^1]。

对于每一个图像样本，在标注文件中不仅需要指定所属的目标类别，还需要精确地标记该对象上各个预设关键点的位置坐标以及可见性状态。这通常通过COCO格式的数据集来完成，其中包含了丰富的元数据支持复杂场景下的多种物体及其对应的关键部位描述[^2]。

#### 配置调整
当涉及到多个不同类型的实体时，则需修改配置文件中的`nc`(number of classes)参数以反映实际存在的类别数目；同时也要相应地设置每个类别的特定属性——即它们各自拥有的关键点数量(`nk`)以及其他可能影响到网络结构设计的因素如锚框尺寸等。

此外，还需更新训练脚本内的损失函数部分，确保可以针对不同类型分别计算回归误差并汇总成最终的整体代价用于反向传播优化过程之中。具体来说就是采用类似于Focal Loss这样的机制来平衡正负样本之间比例差异所带来的负面影响，从而提高模型泛化能力。

#### 训练流程
启动训练之前要确认所有依赖项都已经安装完毕并且环境变量已经正确设定好指向本地克隆下来的Ultralytics仓库路径下。接着就可以运行官方提供的命令行工具来进行常规操作了：

yolo task=detect mode=train model=yolov8n-pose.yaml data=custom_data.yaml epochs=300 imgsz=640

上述指令里指定了所使用的骨干架构为轻量级版本的小型姿态估计专用版（`yolov8n-pose`），同时也加载了一个自定义创建好的数据源描述文档（`custom_data.yaml`）。请注意这里的epoch数和输入图片大小都需要依据具体情况灵活调整以便获得最佳性能表现。

#### 测试与验证
一旦完成了足够的迭代次数之后便可以利用测试集合评估当前权重的好坏程度。此时同样借助于CLI接口执行预测动作并将结果可视化出来供进一步分析之用:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model.predict(source='path_to_test_images', save=True, conf=0.7)

这段Python代码片段展示了如何加载最优保存下来的状态字典并对一批待测影像实施推理运算的过程。值得注意的是阈值参数(confidence threshold)`conf`决定了哪些候选区域会被保留作为有效输出的一部分显示给用户查看。