yolov8 部分关键点

在YOLOv8中，关键点检测是通过在网络中添加一个pose分支来实现的。在数据处理方面，只需要对Detect类和Loss类进行修改。在Detect类的__init__方法中添加nkpt和cv4分支，用于检测人体关键点。在Loss类的__call__方法中添加计算人体关键点的oks loss。这样修改后，在自己的小数据上可以进行训练和推理。训练数据的格式可以参考以下示例：0代表类别，0.71 0.534 0.228 0.44代表box的x，y，w，h，0.707 0.361 2代表该关键点的x，y以及是否可见。如果对此感兴趣，可以在作者的GitHub上查看完整的代码，包括训练和推理的实现。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOV8-网络结构](https://blog.csdn.net/weixin_40723264/article/details/130745025)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [yolov8-pose：在yolov8上添加人体关键点检测](https://blog.csdn.net/ytsaiztt/article/details/129876944)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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