yolov8训练pose

YOLOv8训练pose是通过使用预训练的姿态检测权重文件进行模型训练。资源包括多个不同尺寸和精度的模型权重文件，如yolov8n-pose.pt，yolov8s-pose.pt，yolov8m-pose.pt，yolov8l-pose.pt，yolov8x-pose.pt等。

训练pose模型的步骤如下：
1. 导入相关库和模型：使用YOLOv8模型来训练pose模型。可以使用代码`model = YOLO('yolov8n-pose.pt')`导入模型。
2. 配置训练数据：根据所需的数据集和配置文件，设置训练数据。可以使用代码`model.train(data='coco8-pose.yaml', epochs = 10)`来加载数据和训练模型，其中"data"参数指定了配置文件的路径，"epochs"参数指定了训练的轮数。
3. 开始训练：运行训练代码开始训练模型。模型将根据指定的数据集和训练参数进行优化和学习。
4. 模型评估：在训练完成后，可以对训练好的pose模型进行评估，比如使用测试数据集进行预测和检测。

值得注意的是，YOLOv8模型针对不同的任务（检测、分割和分类）提供了五个不同的模型，包括YOLOv8 Nano、YOLOv8 Extra Large (YOLOv8x)等。YOLOv8 Nano是最小和最快的模型，而YOLOv8x是最准确但最慢的模型。你可以根据具体的需求和性能要求选择适合的模型进行训练和应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov8姿态检测预训练权重.zip](https://download.csdn.net/download/virobotics/87704239)[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%"]
- *2* *3* [【计算机视觉】YOLOv8的测试以及训练过程（含源代码）](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/131608489)[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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