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yolov8-pose复现

时间: 2025-02-13 14:13:51 浏览: 68

### 如何复现 YOLOv8 姿态估计项目 #### 创建模型实例并加载预训练权重为了实现姿态估计，可以使用 `yolov8n-pose.yaml` 配置文件来创建一个 YOLO 模型实例，并通过 `.load('yolov8n-pose.pt')` 方法加载预训练的权重[^1]。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n-pose.yaml").load("yolov8n-pose.pt") ``` #### 执行预测操作一旦模型被成功加载，就可以利用该模型来进行图像上的姿态估计。下面是一段用于执行预测并将结果显示出来的代码片段： ```python results = model.predict(source="path_to_image_or_video", show=True, save=False) for r in results: boxes = r.boxes # Boxes object for bbox outputs keypoints = r.keypoints # Keypoints object for pose outputs ``` 这段代码会读取指定路径下的图片或视频作为输入源(`source`)，开启实时显示模式(`show=True`)，不保存结果到本地磁盘(`save=False`)。对于每一个预测结果对象 (`r`) ，从中提取边界框信息 (`boxes`) 和关键点位置 (`keypoints`) 来表示人体的姿态数据[^2]。 #### 数据增强技术 Mosaic 的应用在准备训练数据的过程中，采用 Mosaic 数据增强方式能够显著提升模型性能。这种方式将四张不同的图片拼接成一张大图，在一定程度上增加了样本多样性，有助于提高模型泛化能力[^3]。

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