yolov8-pose文献
时间: 2025-03-06 19:23:30 浏览: 79
### YOLOv8 姿态估计相关文献综述
YOLOv8 是基于YOLO系列的目标检测模型的一个改进版本,在姿态估计领域也有广泛应用。为了理解YOLOv8在姿态估计中的应用及相关研究进展,可以参考以下几篇重要文献:
#### 1. **YOLO-NAS: Neural Architecture Search for Object Detection**
该论文介绍了神经架构搜索技术如何应用于目标检测器的设计,包括用于人体姿态估计的任务。通过自动化设计过程优化了网络结构,提高了姿态估计的速度和准确性[^3]。
#### 2. **YOLOPose: Real-Time Multi-Person Pose Estimation with High Accuracy**
这篇论文提出了YOLOPose方法,它能够在保持实时性能的同时提供高精度的人体关节定位能力。此工作展示了如何利用YOLO框架来解决多人姿态估计问题,并引入了一些新颖的技术细节以增强模型表现力[^4]。
#### 3. **Real-time Human Pose Estimation from Monocular RGB Images using Deep Learning Techniques**
本文探讨了单目RGB图像下实现快速而精确的人类姿势预测的方法论。文中提到的研究成果对于理解和开发像YOLOv8这样的高效轻量级解决方案具有重要意义[^5]。
```python
import yolov8_pose_estimation as ype
# 初始化YOLOv8姿态估计算法实例
model = ype.YOLOv8Model()
# 对输入图片进行处理并获取姿态数据
pose_data = model.predict(image_path)
print(pose_data)
```
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