yolo v11 pose 自己的数据集

目前提及的YOLOv11并不存在于公开资料或现有技术实现中；最新的稳定版本为YOLOv8，由Ultralytics维护和支持[^1]。对于姿态估计任务，通常使用的模型架构并非YOLO系列，而是像HRNet、OpenPose这样的专门设计用于人体姿态估计的网络。

然而，在YOLO框架内扩展功能以支持姿态估计是一个研究方向。如果希望基于YOLO进行此类尝试，建议采用已有的最新YOLO版本（如YOLOv8），并考虑将其与其他姿态估计方法相结合来构建解决方案。以下是利用YOLOv8作为基础模型来进行初步探索的方法：

### 准备环境

确保安装了必要的依赖库，并下载了YOLOv8的相关资源。

pip install ultralytics

### 创建自定义数据集

为了适应姿态估计的需求，需准备标注有关键点位置的数据集。常见的格式包括COCO keypoints style等。

### 修改配置文件

调整`yolov8n-pose.yaml`或其他适当配置文件中的参数设置，使其适合处理姿态估计任务所需的输入尺寸、类别数量以及锚框大小等特性。

### 编写训练脚本

编写Python脚本来加载修改后的配置文件和预训练权重，启动训练过程。

from ultralytics import YOLO

# 加载带有姿态估计能力的YOLOv8模型
model = YOLO("path/to/yolov8n-pose.yaml")

# 开始训练
model.train(
    data="custom_dataset.yaml",
    epochs=100,
    imgsz=640,  # 输入图片尺寸
)

metrics = model.val()
results = model.predict(source='image_or_video')
success = model.export(format="onnx")