yolov8 pose的标签文件格式

Yolov8 Pose 的标签文件格式通常是一个 TXT 文件，每一行代表一张图片的标注信息。每行的格式为：

图片路径 x1,y1,x2,y2,...,xn,yn,class_id x1,y1,x2,y2,...,xn,yn,class_id ...

其中，图片路径是相对路径或绝对路径，x1,y1,x2,y2,...,xn,yn 是关键点的坐标，class_id 是关键点所属的类别。每个关键点的坐标都用逗号分隔，不同关键点之间用空格分隔。每行可以包含多个关键点，以及每个关键点所属的类别。

例如，一张图片有两个人，每个人有 17 个关键点，标签文件的格式可能如下：

path/to/image1.jpg 10,20,30,40,...,510,520,0 100,200,300,400,...,510,520,1
path/to/image2.jpg 50,60,70,80,...,510,520,0

其中，第一行表示第一张图片包含两个人，第一个人的关键点坐标为 (10,20), (30,40), ..., (510,520)，所属的类别为 0；第二个人的关键点坐标为 (100,200), (300,400), ..., (510,520)，所属的类别为 1。第二行表示第二张图片只包含一个人，其坐标信息和类别信息同样用相同的格式描述。

相关问题

新版yolov8中，我找到了这样几个yaml文件，yolov8.yaml，yolov8-cls.yaml，yolov8-p2.yaml，yolov8-p6.yaml，yolov8-pose.yaml，yolov8-pose-p6.yaml，yolov8-seg.yaml

在YOLOv8（You Only Look Once Version 8）这个深度学习框架中，这些yaml配置文件主要用于定义模型的结构、参数以及训练和推理设置。每种yaml文件对应了模型的不同功能：

1. yolov8.yaml：这是YOLOv8的基本配置文件，通常包含了通用的超参数和默认检测结构。它是模型训练的标准起点。

2. yolov8-cls.yaml：专用于分类任务，可能对模型的分类层做了特定优化或调整，以提高识别精度。

3. yolov8-p2.yaml, yolov8-p6.yaml等：这里的“p”表示金字塔级别（Pyramid Level），例如p2表示小尺寸特征图，p6表示大尺寸特征图。这种命名法表明这些配置可能是针对不同尺度目标检测的，即在不同层级上处理不同大小的目标。

4. yolov8-pose.yaml 和 yolov8-pose-p6.yaml：这类文件可能专注于关键点检测（Pose Estimation），针对人体或其他物体的关键部位定位，如OpenPose风格的任务。

5. yolov8-seg.yaml：用于实例分割（Instance Segmentation），除了位置信息外，还会为每个像素分配类别标签，常用于实例级别的图像分析。

使用这些配置文件，你可以根据项目需求定制适合的模型架构，然后通过修改yaml中的参数进行训练或部署。