yolov8-pose训练自己的模型
时间: 2025-01-18 10:51:14 浏览: 44
### 使用YOLOv8-Pose训练自定义姿态检测模型
为了使用YOLOv8-Pose训练自定义的姿态检测模型,可以遵循以下方法:
加载预训练模型可以通过`from ultralytics import YOLO`语句实现,并指定`.pt`文件路径来初始化模型实例[^1]。
```python
from ultralytics import YOLO
modelpath = r'G:\Yolov8\yolov8-pose-pt\yolov8s-pose.pt'
model = YOLO(modelpath) # 加载预训练模型
```
对于数据配置,虽然可以选择不使用`yaml`文件而直接通过`.pt`文件进行操作,但在大多数情况下,提供一个描述数据集结构的`yaml`文件仍然是推荐的做法。这有助于更灵活地调整参数并清晰地区分训练、验证和测试集合的信息。
启动训练过程涉及调用模型对象上的`train()`函数,并传递必要的参数如轮数(`epochs`)以及指向数据配置文件的路径。下面是一个具体的例子:
```python
if __name__ == '__main__':
yamlpath = r'G:\Yolov8\ultralytics-main\yolov8-pose\myposedata.yaml'
model.train(epochs=100, data=yamlpath)
```
此代码片段展示了如何设置训练周期数量为100次迭代,并指定了用于指导训练的数据源位置。
值得注意的是,在准备自定义数据集时,确保按照官方文档中的指南正确标注图像中的人体关键点,这对于获得良好的性能至关重要。此外,还可以参考有关基于YOLOv8-Pose构建高效姿态识别系统的资源,以获取更多关于优化模型表现方面的建议[^2]。
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