yolopose人体关键点标注

YOLOv8中的关键点检测（yolopose）是通过标注人体的骨骼部分来表示人体运动的。在标注关键点时，首先要使用矩形框框出目标，然后再标注关键点。关键点的顺序并没有固定要求，但每张图像中的关键点需要保持一致。即，如果1号点是鼻子，在所有的图像中1号点都应当表示鼻子。被遮挡的点也应当标记出来，并且需要注意的是，labelme无法标注关键点的可见性，默认设置为1.00000，但我们可以将它们全部更改为2.00000。关于YOLOv8-pose关键点检测所需的数据格式，需要进一步了解。

相关问题

yolopose17个关键点

回答: Yolopose模型使用了17个关键点进行关键点检测。这些关键点包括头部、脖子、左右肩膀、左右手肘、左右手腕、左右臀部、左右膝盖和左右脚踝。这些关键点的坐标信息包含在每个标注中的JSON文件或txt文件中，可以用于训练和评估模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOPOSE 自定义关键点/修改label脚本](https://blog.csdn.net/weixin_62427168/article/details/129495589)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Yolopose关键点检测：自己标注数据集，制作数据集(二)](https://blog.csdn.net/m0_57458432/article/details/128222620)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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labelimg关键点标注

labelimg 是一款用于图像标注的工具，它可以帮助用户快速、准确地标注图像中的关键点。用户可以通过简单的操作，对图像上的关键点进行标注，并且可以对标注的关键点进行编辑和调整。

在使用 labelimg 进行关键点标注时，首先需要加载要标注的图像。然后，用户可以通过在图像上点击、拖动的方式，标注出图像中的关键点。标注完成后，用户可以对关键点的位置和大小进行调整，确保标注的准确性和统一性。同时，labelimg 还提供了保存和导出标注结果的功能，便于用户进行后续的数据处理和分析。

labelimg 的关键点标注功能在许多领域都有着广泛的应用，比如医学影像诊断、工业检测、生物学研究等。通过对图像中的关键点进行标注，可以帮助人们更准确地识别和分析图像中的目标，从而为相关领域的研究和应用提供支持和帮助。

总的来说，labelimg 的关键点标注功能简单易用，标注结果准确可靠，适用范围广泛，是一款非常实用的图像标注工具。希望通过labelimg的关键点标注功能的使用，可以帮助用户更好地处理图像数据，提高工作效率和标注质量。