YOLOv8-pose代码
时间: 2024-12-30 18:28:25 浏览: 77
### YOLOv8-Pose 代码实现与示例
#### 下载 COCO 数据集并查看标注格式
为了获取 `coco8-pose` 数据集,可以访问官方提供的链接,并按照说明下载数据集。此数据集中包含了用于姿态估计的关键点位置信息以及图像文件。
```bash
# 使用 wget 或 curl 命令来下载数据集
wget https://path_to_coco_dataset/coco8-pose.zip
unzip coco8-pose.zip -d ./datasets/
```
通过上述命令可获得训练所需的图片和对应的标签文件[^2]。
#### 安装依赖库
确保安装了必要的 Python 库以便运行模型:
```bash
pip install ultralytics torch numpy opencv-python tensorrt onnx
```
这些包对于加载模型、处理输入输出数据至关重要。
#### 加载预训练权重并定义模型结构
下面是一个简单的例子展示如何加载预训练好的 YOLOv8-Pose 权重并对新图象执行推理操作:
```python
from ultralytics import YOLO
import cv2
import numpy as np
model_path = "yolov8_pose.pt"
image_path = "./datasets/images/000000123.jpg"
def preprocess_image(image, target_size=(640, 640)):
"""Resize and normalize the input image."""
resized_img = cv2.resize(image, target_size)
normalized_img = (resized_img / 255).astype(np.float32)[np.newaxis,...].transpose(0, 3, 1, 2)
return normalized_img
# Load pre-trained model weights
model = YOLO(model_path)
img = cv2.imread(image_path)
input_tensor = preprocess_image(img)
results = model(input_tensor)
print(results.pandas().xywh[0]) # Print bounding boxes with keypoints coordinates.
```
这段脚本展示了怎样读取一张测试照片,对其进行适当调整大小及标准化之后送入网络得到预测结果[^1]。
#### TensorRT 集成支持
为了让 TensorRT 支持 YOLOv8-Pose,在完成以上步骤的基础上还需要额外配置 ONNX 文件转换过程:
```python
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
from polygraphy.backend.onnx.loader import fold_constants
from polygraphy.comparator import DataLoader, Comparator
from polygraphy.runner import OnnxrtRunner, TrtRunner
onnx_model_path = 'yolov8_pose.onnx'
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
network = builder.create_network(flags=1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
with open(onnx_model_path, 'rb') as f:
parser.parse(f.read())
engine = builder.build_cuda_engine(network)
context = engine.create_execution_context()
```
这里介绍了创建一个基于 TensorRT 的引擎实例的方法,这一步骤允许更高效的硬件加速推断性能。
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