yolov8姿态识别自制数据集
时间: 2025-04-25 15:31:19 浏览: 28
### 使用YOLOv8实现姿态识别并创建自制数据集
#### 安装开发环境
为了使用YOLOv8进行姿态识别,首先需要配置合适的开发环境。推荐的方法是在Anaconda环境中安装必要的依赖项,并利用VSCode作为集成开发环境(IDE)[^1]。
#### 准备工作空间
在主目录下建立一个名为`datasets`的文件夹用于存储后续的数据集。此操作至关重要,因为这有助于保持项目结构清晰有序。
#### 数据集构建方法
对于自定义的姿态识别任务来说,准备高质量的数据集尤为关键。有三种主要途径获取所需图像资料:
- **手动标注**:借助LabelImg或其他类似的图形界面工具完成每张图片的目标框绘制与类别标记;
- **在线资源**:访问公开可用的人体动作捕捉数据库下载已处理好的样本集合;
- **自动化流程**:运用MakeSense等平台简化大规模数据收集过程中的标签生成环节[^2]。
无论采取哪种方式,最终目标都是获得遵循COCO格式规范的JSON文件描述各个实例的位置信息及其对应的骨骼节点坐标。
#### 转换至YOLO格式
一旦拥有了符合COCO标准的数据表示形式之后,则需进一步转换为目标检测框架所接受的形式——即YOLO特有的TXT文档布局。具体而言,这意味着每一行记录着中心点位置、宽度高度比例以及额外的关键部位细节。
#### 开始训练模型
当一切准备工作就绪后,即可调用命令行接口启动训练进程。针对嵌入式计算单元上的高效运行考量,选用轻量化版本如`yolov8n-pose.pt`作为初始权重加载对象[^4]。
```bash
yolo pose train \
data=pose.yaml \
model=yolov8n-pose.pt \
pretrained=yolov8n-pose.pt \
epochs=100 \
imgsz=640 \
single_cls=true
```
上述脚本指定了多个重要参数选项,包括但不限于使用的配置文件路径(`data`)、基础架构(`model`)、是否启用迁移学习(`pretrained`)、迭代次数上限(`epochs`)、输入分辨率大小(`imgsz`)以及单分类模式开关(`single_cls`)。
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