yolov8 pose labelme
时间: 2023-10-19 09:29:58 浏览: 74
要使用yolov8进行姿势检测和标注,您需要按照以下步骤进行操作:
1. 首先,您需要准备Pose Labelme的数据集。可以使用Labelme工具标注图片,并将结果保存为JSON文件。
2. 接下来,您需要创建一个名为pose.yaml的数据文件,该文件用于存储数据集的相关信息。您可以使用以下格式创建pose.yaml文件:
```yaml
train: path/to/train/images # 训练集图片路径
val: path/to/val/images # 验证集图片路径
test: path/to/test/images # 测试集图片路径 (可选)
nc: 2 # 类别数量
names: ['pose1', 'pose2'] # 类别名称
```
3. 确保您已经下载了yolov8s-seg.pt模型文件,并将其存储在yolov8的根目录下。您可以从以下链接中下载模型文件:[yolov8s-seg.pt](https://github.com/WongKinYiu/yolov3-pytorch/releases/download/1.1/yolov3.weights)
4. 使用以下命令训练yolov8模型,注意修改命令中的路径和参数:
```shell
python train.py --data data/pose.yaml --cfg cfg/yolov8s-seg.yaml --batch-size 16 --epochs 10 --weights yolov8s-seg.pt --name yolov8-pose
```
5. 训练过程中,模型将根据指定的数据集进行训练,并在每个epoch结束时保存权重文件。训练完成后,您将在runs/train目录下找到具有最佳权重的模型文件。
6. 您可以使用训练好的模型进行姿势检测和标注。使用以下命令运行yolov8模型进行预测:
```shell
python test.py --data data/pose.yaml --weights runs/train/yolov8-pose/weights/best.pt --img-size 416 --save-txt
```
这将使用训练好的模型对指定的数据集进行预测,并将结果保存为文本文件。
请注意,以上步骤中的路径和参数需要根据您的实际情况进行修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [使用yolov7训练用labelme标注的数据集](https://blog.csdn.net/a486259/article/details/127251836)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YOLOv8实例分割训练自己的数据集保姆级教程](https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/129975257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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