yolov8训练自己的关键点数据集kpt_shape flip_idx怎么修改

关于修改 YOLOv8 训练自己的关键点数据集 kpt_shape 和 flip_idx，需要进行以下步骤：

1. 修改 kpt_shape：在训练数据集中，每个样本的关键点数量可能不同，因此需要在 kpt_shape 中指定每个样本的关键点数量。可以在 train.py 文件中找到 kpt_shape 变量，并将其修改为自己数据集中每个样本的关键点数量。

2. 修改 flip_idx：在训练数据集中，有些样本需要进行水平翻转增强，因此需要在 flip_idx 中指定哪些关键点需要进行水平翻转。可以在 train.py 文件中找到 flip_idx 变量，并将其修改为自己数据集中需要进行水平翻转的关键点索引。

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yolov8报错KeyError: 'kpt_shape'

你好！关于"Yolov8"报错"KeyError: 'kpt_shape'"，这个错误通常是由于输入的数据缺少"kpt_shape"键引起的。在Yolov8模型中，可能需要使用包含关键点形状信息的数据来进行推断或训练。

解决此问题的一种方法是检查输入数据是否正确，确保包含了正确的关键点形状信息。你可以查看数据处理部分的代码，确保在准备数据时包含了"kpt_shape"键。

如果你是从其他源获取的代码或模型，可以尝试查看相关文档或寻求原作者的帮助，以便更好地理解和解决该错误。

如果问题仍然存在或你有其他疑问，请提供更多的上下文或代码细节，我会尽力帮助你解决问题。

posenet_mobilenet_v1_100_257x257_multi_kpt_stripped.tflite

posenet_mobilenet_v1_100_257x257_multi_kpt_stripped.tflite 是一个 TensorFlow Lite 模型，用于姿势检测。它基于 MobileNet V1 神经网络架构，输入图像大小为 257x257 像素，并可以检测多个人的关键点。该模型已经被剪枝和量化，以便在移动设备上进行实时推断。你可以在 TensorFlow 官方仓库中找到预测代码和模型的更多信息。