yolov8 关键点

关于YOLOv8的关键点检测，根据引用中的信息，YOLOv8是一个目标检测算法框架，它支持多种任务，包括图片分类、目标检测、实例分割、目标追踪和关键点检测。

根据引用中的示例代码，可以看出在使用YOLOv8进行关键点检测时，需要加载预训练模型，并使用该模型进行预测。在代码中，可以看到通过创建YOLO对象，并指定模型文件路径来实现关键点检测。

然后，通过调用模型的predict方法，传入待检测的图像，并设置保存预测结果的参数，即可进行关键点检测。

需要注意的是，具体的关键点检测结果会根据训练的模型和应用场景而有所不同。因此，具体的关键点检测结果需要根据具体的模型和数据进行分析和解释。

综上所述，YOLOv8可以用于关键点检测任务，并且可以通过加载预训练模型和调用相应的方法来实现关键点检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【CV】Yolov8：ultralytics目标检测、关键点检测、语义分割](https://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/130478075)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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