yolov8 pose labelme 1

根据提供的引用内容，我们可以得知以下信息：

引用中提到，将代码保存到yolov7项目的data目录下，并将文件命名为myship.yaml。之后，在使用中，myship将作为数据集的名称。

引用中给出了训练yolov7模型的命令。在训练模型之前，需要注意修改data/hyp.scratch.p5.yaml文件中的学习率参数。根据不同的训练环境和显存，还需要调整batch-size。训练之前，需要将yolov7.pt文件存储到yolov7的根目录下。训练命令如下：python train.py --workers 0 --device 0 --batch-size 8 --data data/myship.yaml --img 320 320 --cfg cfg/training/yolov7.yaml --weights 'yolov7.pt' --name yolov7 --hyp data/hyp.scratch.p5.yaml。

引用中提到，如果已经有处理好的数据集，例如yolov7中默认的coco数据配置，那么就可以不需要进行特定的操作。

综上所述，根据提供的引用内容，yolov8 pose labelme的相关信息没有被提及。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用yolov7训练用labelme标注的数据集](https://blog.csdn.net/a486259/article/details/127251836)[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: 100%"]
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