yolov8-pose 多类别

Yolov8-pose 是一个基于 YOLOv3 的目标检测算法，专门用于人体姿态估计。它能够同时检测多个人体关节点，并对每个关节点进行分类和回归。所以，它可以识别多个人体实例，并将它们的姿态信息进行分类和定位。

在 Yolov8-pose 中，多类别指的是它可以检测并分类多个不同类型的人体姿态，例如站立、坐下、举手等。每个人体实例都会被分配一个分类标签，用来表示其所处的姿态类别。

如果你想要实现 Yolov8-pose 多类别的功能，你可以在训练数据集中为每个不同类型的人体姿态添加相应的标签，并相应地调整网络模型的输出层，以适应多类别的分类任务。同时，你还需要修改损失函数，以确保正确地计算多类别任务的损失。