yolov8-pose使用labelme

### 如何使用 Labelme 标注数据以训练 YOLOv8 姿态模型 #### 数据准备阶段 Labelme 是一种灵活的图像标注工具，支持多种类型的标注任务。对于姿态估计任务，需要对每张图片中的目标对象的关键点进行标注。完成标注后，可以将其转换为适合 YOLOv8 的输入格式。 在标注过程中，应确保每个关键点的位置被精确记录，并且这些关键点能够反映目标的姿态特征[^1]。 #### 转换标注文件至 COCO Pose 格式 YOLOv8 支持直接加载符合 COCO 数据集标准的标注文件。因此，在完成标注之后，需要将 Labelme 输出的 JSON 文件转换成 COCO Pose 格式的 YAML 或 JSON 文件。此过程可以通过编写脚本来实现自动化处理： ```python import json from labelme import utils as labelme_utils def convert_labelme_to_coco(input_json_files, output_file): coco_data = { "images": [], "annotations": [], "categories": [{"id": 1, "name": "person", "keypoints": ["nose", "left_eye", ...], "skeleton": [[...]]}] } annotation_id = 1 for idx, input_file in enumerate(input_json_files): with open(input_file, 'r') as f: labelme_data = json.load(f) image_info = { "id": idx, "file_name": labelme_data["imagePath"], "height": labelme_data["imageHeight"], "width": labelme_data["imageWidth"] } coco_data["images"].append(image_info) keypoints = [] for shape in labelme_data['shapes']: if shape['label'] == 'keypoint': keypoints.extend(shape['points'][0]) annotation = { "id": annotation_id, "image_id": idx, "category_id": 1, "keypoints": keypoints, "num_keypoints": len(keypoints) // 2, "bbox": labelme_utils.shape_to_bbox(labelme_data['shapes']), "area": 0, "iscrowd": 0 } coco_data["annotations"].append(annotation) annotation_id += 1 with open(output_file, 'w') as f: json.dump(coco_data, f) convert_labelme_to_coco(["path/to/input.json"], "output_coco_format.json") ``` 以上代码片段展示了如何将多个 Labelme JSON 文件转换为 COCO Pose 格式的数据结构[^4]。 #### 训练配置与执行 一旦完成了数据格式的转换，就可以按照常规流程来定义并启动 YOLOv8 的姿态估计模型训练。具体操作如下所示： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n-pose.pt") # 加载预训练权重 results = model.train( task='pose', data="path/to/output_coco_format.yaml", epochs=100, imgsz=640, batch=16, workers=0, save_period=10 ) ``` 通过上述方法，可成功利用由 Labelme 创建的标注数据集来进行 YOLOv8 姿态估计模型的训练工作[^3]。