基于YOLOv8的自定义数据姿势估计

主要观点总结

本文主要介绍了使用Ultralytics YOLOv8进行姿势估计的过程，包括数据注释、数据转换、数据分割、模型训练和模型推断等步骤。

关键观点总结

关键观点1: 使用CVAT进行数据注释是关键，准确标注关键点对于训练姿势估计模型至关重要。

介绍了如何使用CVAT进行虎类数据集的关键点标注，包括上传数据集、设置注释工具、数据注释和数据导出等步骤。

关键观点2: 将注释转换为Ultralytics YOLOv8格式是重要的一步，本文提供了详细的步骤和代码示例。

讲解了如何创建Python脚本将CVAT的注释格式转换为YOLOv8格式，包括处理图像宽度和高度、写入标签文件等细节。

关键观点3: 数据分割是训练模型前的必要步骤，本文介绍了如何创建用于训练和测试的子集。

通过创建“images”和“labels”文件夹，以及使用splitfolders库来执行数据分割。

关键观点4: 训练YOLOv8模型是核心任务，本文提供了如何配置data.yaml文件以及开始训练的指导。

介绍了如何配置数据集目录路径、定义训练类别和开始训练YOLOv8模型的过程。

关键观点5: 使用YOLOv8进行推断是检验模型性能的关键，本文提供了如何使用模型进行推断的说明。

讲解了如何使用训练好的模型进行姿势估计，包括运行推断命令和展示推断结果。

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21点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 在不断发展的计算机视觉领域中，姿势估计凭借其重要的创新而脱颖而出，彻底改变了我们理解和与视觉数据交互的方式。Ultralytics YOLOv8 处于这一转变的前沿，提供了一种强大的工具，捕捉图像中物体方向和运动的微妙之处。 传统上，在图像中跟踪物体的关键点一直是复杂的，但使用 YOLOv8，这变得简便而直观。这种进步不仅令人振奋 —— 它在包括体育分析、医疗保健和零售等各个领域打开了无数可能性。 使用YOLOv8进行虎类关键点估计 在本文中，我们将探讨使用YOLOv8进行姿势估计的过程。以下是我们将涵盖的内容： 使用CVAT进行姿势估计的数据注释：我们将从将数据集上传到CVAT平台开始，配置工具，注释关键点并导出数据。 将注释转换为Ultralytics YOLOv8兼容的格式：在注释之后，我们将将数据转 ………………………………