YOLOv8-Pose算法介绍

YOLOv8-Pose算法是一种目标检测与人体姿态估计的联合算法，它结合了YOLOv5目标检测算法和HRNet人体姿态估计算法的优点。具体来说，它通过预测人体关键点的位置来完成人体姿态估计，同时也可以检测出图像中的其他物体。

YOLOv8-Pose算法主要有以下几个特点：

1. 精度高：采用了高分辨率的HRNet人体姿态估计模型，并结合了YOLOv5目标检测算法的优点，提高了检测和估计的精度。

2. 速度快：通过采用YOLOv5目标检测算法的轻量化网络结构，提高了算法的速度。

3. 实时性强：算法在保证精度的情况下，可以在实时场景下使用。

相关问题

yolov5 yolov5-pose yolov5-seg yolov5-obb,yolov5-cls有什么区别，分别适用于什么

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，其主要优势在于速度快、精度高。YOLOv5-pose是在YOLOv5的基础上加入了姿态估计功能，YOLOv5-seg是在YOLOv5的基础上加入了语义分割功能，YOLOv5-obb则是基于YOLOv5实现的面向物体边界框（OBB）检测算法，可以用于检测旋转物体。而YOLOv5-cls则是基于YOLOv5实现的分类算法，可以用于分类任务。

它们各自的适用场景如下：
- YOLOv5：适用于一般物体检测任务。
- YOLOv5-pose：适用于需要检测物体姿态的任务，比如人体姿态识别。
- YOLOv5-seg：适用于需要语义分割的任务，比如道路场景分割。
- YOLOv5-obb：适用于需要检测旋转物体的任务，比如车辆、建筑等。
- YOLOv5-cls：适用于需要进行分类的任务，比如图像分类、文本分类等。

yolov8-Pose

Yolov8-Pose是一种姿态识别算法，它基于目标检测算法Yolov8进行改进，用于检测和识别人体的姿势。引用提到，虽然已经有现成的模型可用，但在特定场景下仍然存在识别不准确的问题。因此，作者建议自己制作数据集，并按照COCO格式标注数据，然后将其转换为Yolo格式。

为了标注数据集，引用推荐使用CVAT作为标注工具。CVAT是一个功能强大且易于使用的标注工具，你可以在GitHub链接https://github.com/opencv/cvat找到它。安装完成后，你可以通过浏览器登录CVAT平台。

在CVAT平台上，你需要按照组织->项目->任务的顺序创建任务。在创建任务时，你需要创建一个模板，以便在标注时参考人体的基本结构。可以先传一张正面人体全身照作为参照，然后在绘图区域上画出人体的关键点。根据COCO关键点标准，你需要标注17个点，例如鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩等等。

完成任务设置后，你就可以进入标注界面。在标注界面中，如果是单个帧的图片，可以选择"shape"按钮进行单帧标注。如果是连续帧的视频，可以选择"track"按钮进行连续帧标注。按照COCO数据集的顺序，依次标注17个关键点。如果某个关键点被遮挡，可以右键点击该点并将其属性修改为遮挡属性。如果某个关键点被截断，可以右键点击该点并将其属性修改为截断属性。其他可见的点的属性值应为2。

最后，你可以导出标注好的数据集供Yolov8-Pose算法使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov8-pose姿态估计数据集制作（一）](https://blog.csdn.net/weixin_39274106/article/details/130405600)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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