yolov8人体姿态复现

YOLOv8是一种用于目标检测的深度学习模型，它可以用于检测人体姿态。下面是YOLOv8人体姿态复现的步骤：

1. 数据准备：首先，你需要准备一个包含人体姿态标注的数据集。这个数据集应该包含人体的图像和对应的关键点标注。

2. 模型训练：使用准备好的数据集，你可以使用YOLOv8的网络结构进行模型训练。训练过程中，你可以使用一些优化算法（如梯度下降）来调整模型参数，使其能够更好地检测人体姿态。

3. 模型评估：在训练完成后，你可以使用测试集对模型进行评估，计算其在人体姿态检测任务上的性能指标，如准确率、召回率等。

4. 模型应用：训练完成的YOLOv8模型可以用于实际的人体姿态检测任务。你可以将其应用于图像或视频中，实时地检测人体的姿态。

相关问题

yolov5pose人体姿态复现具体步骤

### 使用YOLOv5Pose进行人体姿态估计的详细步骤

#### 准备工作
为了成功部署YOLOv5Pose模型，在开始之前需确保环境配置正确。这通常涉及安装必要的Python库以及获取预训练好的YOLOv5Pose ONNX模型文件[^4]。

pip install torch torchvision onnxruntime opencv-python-headless numpy

#### 下载模型
访问官方仓库或其他可信源下载预先训练过的YOLOv5Pose ONNX版本模型。此过程可能依赖于具体的项目文档指引来获得最合适的权重文件[^3]。

#### 加载模型与初始化
利用`onnxruntime`加载已下载的`.onnx`文件，并创建会话对象以便后续调用预测函数：

import onnxruntime as ort
import cv2
import numpy as np

# 初始化ONNX运行时环境
session = ort.InferenceSession('path/to/yolov5_pose.onnx')
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_names = [o.name for o in session.get_outputs()]

#### 图像预处理
在输入到模型前，原始图片需要经过特定变换以匹配网络预期格式。一般情况下这意味着调整大小、归一化像素值等操作：

def preprocess(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    img_resized = cv2.resize(img, (640, 640))  # 假设模型接受固定尺寸输入
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(
        img_resized,
        scalefactor=1/255.,
        size=(640, 640),
        swapRB=True,
        crop=False
    )
    return blob

#### 执行推理
准备好待测图像后即可将其送入模型执行推断任务，从而得到关于目标位置及其对应置信度的信息：

blob = preprocess('test_image.jpg')  # 替换为实际路径
outputs = session.run(output_names, {input_name: blob})[0]

#### 后处理解析结果
最后一步是从输出张量中提取有用信息——即检测框坐标和关联的关键点集合。这部分逻辑取决于具体的应用场景和个人需求定制开发：

def postprocess(outputs, threshold=0.5):
    boxes, confidences, keypoints = [], [], []
    
    # 解析逻辑省略...
    
    return boxes, confidences, keypoints
boxes, confidences, keypoints = postprocess(outputs)

上述流程概述了一个典型的工作流，从准备工作直至最终的结果展示。值得注意的是，由于YOLO系列模型的特点在于单次扫描完成多类别的定位与分类，因此对于每一个潜在的人物实例都会返回一系列关键部位的位置描述[^1]。

yolov8-pose复现

### 如何复现 YOLOv8 姿态估计项目

#### 创建模型实例并加载预训练权重
为了实现姿态估计，可以使用 `yolov8n-pose.yaml` 配置文件来创建一个 YOLO 模型实例，并通过 `.load('yolov8n-pose.pt')` 方法加载预训练的权重[^1]。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n-pose.yaml").load("yolov8n-pose.pt")

#### 执行预测操作
一旦模型被成功加载，就可以利用该模型来进行图像上的姿态估计。下面是一段用于执行预测并将结果显示出来的代码片段：

results = model.predict(source="path_to_image_or_video", show=True, save=False)

for r in results:
    boxes = r.boxes  # Boxes object for bbox outputs
    keypoints = r.keypoints  # Keypoints object for pose outputs

这段代码会读取指定路径下的图片或视频作为输入源(`source`)，开启实时显示模式(`show=True`)，不保存结果到本地磁盘(`save=False`)。对于每一个预测结果对象 (`r`) ，从中提取边界框信息 (`boxes`) 和关键点位置 (`keypoints`) 来表示人体的姿态数据[^2]。

#### 数据增强技术 Mosaic 的应用
在准备训练数据的过程中，采用 Mosaic 数据增强方式能够显著提升模型性能。这种方式将四张不同的图片拼接成一张大图，在一定程度上增加了样本多样性，有助于提高模型泛化能力[^3]。