yolov8姿势检测

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是YOLO（You Only Look Once）系列中的最新版本，一种流行的实时目标检测算法。它继承了YOLO家族的传统，即快速且准确地定位图像中的物体并进行分类。在姿势检测方面，YOLOv8将物体检测扩展到包括人体关键点和全身的姿态识别。

YOLOv8在姿态检测中主要采用了深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），用于从输入图像中提取特征。它的核心是一个包含多个尺度的特征图检测器，每个位置都能预测固定数量的候选框及其类别概率。对于人体姿势检测，这可能涉及到肩部、腰部、腿部等关节的位置以及它们之间的相对角度，以判断一个人的整体姿势或动作。

该模型的优势在于处理速度较快，适合实时应用，如视频监控、体育分析等场景。然而，为了获得更好的姿势精度，通常会结合一些预训练的人体关键点检测模型（如HRNet或OpenPose）并进行微调，同时可能还需要大量的标记数据进行训练。