YOLOv8-pose

### YOLOv8-pose 模型使用教程

#### 一、环境准备
为了顺利运行YOLOv8-pose模型，需先准备好相应的开发环境。这通常包括安装Python及其必要的库文件，如PyTorch等机器学习框架。

对于希望采用TensorRT加速推理过程的情况，则还需要额外配置NVIDIA CUDA Toolkit以及TensorRT SDK，并确保GPU驱动程序已更新至最新版本[^2]。

#### 二、获取预训练模型
可以从官方仓库下载预先训练好的YOLOv8-pose权重文件。这些模型已经在大规模数据集上进行了充分训练，可以直接用于大多数实际场景中的姿态识别任务而无需重新训练整个网络结构。

wget https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-pose.pt

此命令会下载一个名为`yolov8n-pose.pt`的小型版YOLOv8-pose模型文件[^1]。

#### 三、加载并测试模型
一旦获得了所需的模型文件之后，就可以通过编写简单的脚本来读取图像或视频流作为输入源来进行预测操作了：

import torch
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n-pose.pt')  # 加载本地保存的模型
results = model.predict(source='image.jpg', save=True, show_labels=False)

for result in results:
    boxes = result.boxes.cpu().numpy()
    keypoints = result.keypoints.data.cpu().numpy()

print(f'检测到 {len(results)} 个人体')

上述代码片段展示了如何利用Ultralytics提供的API接口来执行基本的人体姿态估计工作流程——从加载模型到处理单张图片直至最终输出结果。

#### 四、性能优化（可选）
如果目标平台具备强大的图形处理器资源，可以考虑将ONNX格式的YOLOv8-Pose模型转换成适用于特定硬件架构下的高效引擎文件，从而显著提高推断效率。例如，在支持CUDA计算特性的设备上，可以通过如下方式完成这一转变:

using TensorRtSharp;

// 将 ONNX 文件转化为 TensorRT 发动机
Custom.Nvinfer.OnnxToEngine(@"path\to\model.onnx", maxBatchSize);

这段C#代码说明了怎样借助于第三方库的帮助把原始的ONNX模型转变为更高效的TensorRT形式以便更好地发挥GPU潜力。