yolov8 HRNet

### YOLOv8与HRNet集成使用教程

#### 输入处理
对于YOLOv8和HRNet的联合应用，在输入图像预处理阶段，确保输入尺寸统一为`float32[1,3,640,640]`。这与YOLOv8的目标检测模块保持一致[^2]。

#### 模型架构设计
为了实现高效的人体姿态估计，可以采用两步走策略：

- **第一步**：利用YOLOv8进行人体实例分割，获取每个人体的位置信息。

- **第二步**：将上一步得到的人体区域裁剪并调整至适合HRNet输入的最佳分辨率，再送入HRNet模型中完成高精度的关键点定位任务。

import torch
from yolov8 import YOLOv8  # 假设这是自定义导入方式
from simple_HRNet.hrnet import SimpleHRNet  # 同样假设为特定环境下的调用方法

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

yolov8_model = YOLOv8().to(device)
hrnet_model = SimpleHRNet(c=48, nof_joints=17).to(device)

def preprocess(image_path):
    """加载图片并转换成模型所需的格式"""
    image = ...  # 加载原始图像代码省略
    processed_image = transforms.ToTensor()(image).unsqueeze_(0)  # 转换为tensor形式
    return processed_image.to(device), image.size()

def postprocess(output, original_size):
    """后处理逻辑，比如坐标映射回原图尺度等操作"""
    pass  # 实际业务逻辑填充处
    
processed_img, orig_sz = preprocess('path_to_your_image')
with torch.no_grad():
    detections = yolov8_model(processed_img)[0]
    
for det in detections:
    bbox = det[:4].int()
    cropped_person = processed_img[:, :, bbox[1]:bbox[3], bbox[0]:bbox[2]]
    resized_cropped_person = F.interpolate(
        cropped_person,
        size=(256, 192),
        mode='bilinear',
        align_corners=False
    )
    
    keypoints_heatmaps = hrnet_model(resized_cropped_person)
    final_keypoints = postprocess(keypoints_heatmaps, orig_sz)

此段伪代码展示了如何先通过YOLOv8识别出画面中的个体位置，之后针对每一个被框选出来的对象执行更细致的姿态分析工作流程。