yolov11 pose demo

### YOLOv11 姿态估计演示或示例教程

目前提及YOLOv11姿态估计的具体实现细节和官方文档较为有限。通常情况下，YOLO系列模型主要用于目标检测而非直接的姿态估计任务。然而，在一些研究和发展中，确实存在将YOLO用于人体或其他物体姿态估计的工作。

对于YOLOv11姿态估计的演示或实例教程，可以考虑以下方法来获取相关信息：

#### 方法一：社区资源探索
许多开发者会在GitHub等平台上分享自己的项目成果。通过搜索关键词`yolov11 pose estimation`或者类似的组合词可以在这些平台找到开源代码库以及详细的README说明文件[^1]。

#### 方法二：学术论文追踪
尽管当前没有直接针对YOLOv11姿态估计的研究报告被广泛认可，但是可以通过查阅最新的计算机视觉会议论文集（如CVPR、ICCV），了解是否有新的进展涉及到此领域。这有助于发现最前沿的技术思路和技术框架[^2]。

#### 方法三：第三方工具集成
有时研究人员会基于现有的成熟算法开发插件形式的功能扩展模块。例如OpenPose是一个非常流行的人体姿态识别系统；如果想要快速上手体验，则可以从安装配置OpenPose入手，并尝试将其与YOLO的目标检测能力相结合以完成更复杂的场景理解任务[^3]。

# 安装依赖项
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y cmake git wget unzip libopencv-dev python-numpy python-scipy

# 下载并编译OpenPose源码
git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git
cd openpose
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)

# 测试预训练模型效果
./build/examples/tutorial_api_cpp/run_pose_estimation_from_image.cpp.bin -image_path examples/media/COCO_val2014_000000000192.jpg