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YOLOV8 POSE

时间: 2025-03-11 20:08:02 浏览: 37

### 使用YOLOv8进行姿态检测 #### 准备工作为了使用YOLOv8进行姿态估计，首先需要获取预训练的YOLOv8人体姿态估计模型文件`yolov8n_pose.onnx`。该模型已经在MS COCO 2017数据集上进行了充分训练，能够有效识别人体的关键点位置[^2]。 #### 转换模型格式如果计划在特定硬件平台上部署此模型，则可能需要将其转换为目标平台支持的格式。例如，在Rockchip平台上可以将`.onnx`模型转化为`.rknn`格式以便更好地适配和优化性能[^4]。 ```bash # 安装必要的工具包 pip install rknn-toolkit2>=1.6.0 # 执行转换命令 python -m rknn.api.convert --model yolov8n_pose.onnx --output yolov8-pose.rknn ``` #### 推理流程完成模型准备工作之后，可以通过加载已转换好的模型来进行实时推理。下面给出一段Python代码片段用于演示如何读取图像输入并调用模型执行预测操作： ```python from rknn.api import RKNN def load_model(model_path='yolov8-pose.rknn'): """Load the converted model.""" rknn = RKNN() ret = rknn.load_rknn(path=model_path) if ret != 0: raise Exception('Failed to load RKNN model') # Init runtime environment ret = rknn.init_runtime() if ret != 0: raise Exception('Runtime initialization failed') return rknn def predict(image, rknn_instance): """Run inference on a given image using loaded model instance.""" outputs = rknn_instance.inference(inputs=[image]) keypoints = process_output(outputs) # Implement this function based on your needs return keypoints ``` 以上过程展示了从模型准备到最终获得姿态关键点的具体步骤。值得注意的是，具体的应用场景可能会有所不同，因此还需要根据实际情况调整参数设置以及处理逻辑[^3]。

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