YOLOv8姿态估计实战：训练自己的数据集

bai666ai 2024-03-03 13:14:26

课程名称	适应人群
YOLOv8姿态估计实战：训练自己的数据集	希望学习YOLOv8关键点检测与姿态估计技术的学员和从业者

YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 同时支持目标检测和姿态估计任务。

本课程以熊猫姿态估计为例，将手把手地教大家使用CVAT标注图像中的关键点和skeleton，并使用YOLOv8训练自己的数据集，完成一个多姿态估计实战项目。

本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目实战演示。
包括：安装软件环境、安装PyTorch、安装YOLOv8、使用CVAT标注自己的数据集、数据集格式转换（COCO转YOLO）、准备自己的数据集（自动划分训练集和验证集）、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。

课程还包括对YOLOv8姿态估计的原理论文解读、网络输出和损失函数、以及YOLOv8姿态估计相关代码解析。

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hx1507870322 2024-03-23

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hx1507870322 2024-03-20

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白老师能不能发一下课程中的人体姿态估计的两篇文章pdf

目标追踪与姿态估计实战课程（2021最新），完整版10章下载课程主要包括两大核心模块： 1.目标追踪算法及其项目实战； 2.姿态估计算法及其项目实战。课程通俗解读算法核心知识点，并基于源码进行实战解读，详细分析源码构建与项目流程。基于真实数据集与实际任务进行项目实战。目标追踪模块主要讲解YOLOV5检测算法与deepsort追踪算法，姿态估计模块主要讲解openpose系列算法，所有模块均提供PPT，数据与代码。

YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的物体检测器，并且在 GPU V100 上 30 FPS 或更高的所有已知实时物体检测器中具有最高的准确度 56.8% AP。https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/126361009

YoloV8在制造、医疗、交通等领域的应用案例

人脸检测_基于YOLOv8实现的人脸检测算法_附项目源码_优质项目实战

智慧农业基于YOLOv8的香蕉成熟度分级识别系统源码(部署教程+训练好的模型+各项评估指标曲线).zip 平均准确率：0.905 类别：very-ripe、immature、mid-ripe 【资源介绍】 1、ultralytics-main ultralytics-main为YOLOv8源代码，里面涵盖基于yolov8分类、目标检测额、姿态估计、图像分割四部分代码，我们使用的是detect部分，也就是目标检测代码 2、搭建环境安装anaconda 和 pycharm windows系统、mac系统、Linux系统都适配在anaconda中新建一个新的envs虚拟空间(可以参考博客来)，命令窗口执行：conda create -n YOLOv8 python==3.8 创建完YOLOv8-GUI虚拟空间后，命令窗口执行：source activate YOLOv8 激活虚拟空间然后就在YOLOv8虚拟空间内安装requirements.txt中的所有安装包，命令窗口执行：pip install -r requirements.txt 使用清华源安装更快 3、训练模型过程进入到\ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\文件夹下，datasets即为我们需要准备好的数据集，训练其他模型同理。 data文件夹下的bicycle.yaml文件为数据集配置文件，该文件为本人训练自行车检测模型时创建，训练其他模型，可自行创建。博文有介绍https://blog.csdn.net/DeepLearning_?spm=1011.2415.3001.5343 train.py中238行，修改为data = cfg.data or './bicycle.yaml' # or yolo.ClassificationDataset("mnist") 237行修改自己使用的预训练模型若自己有显卡，修改239行，如我有四张显卡，即改成args = dict(model=model, data=data, device=”0,1,2,3“) 以上配置完成后运行train.py开始训练模型，训练完毕后会在runs/detect/文件夹下生成train*文件夹，里面包含模型和评估指标等 4、推理测试训练好模型，打开predict.py，修改87行，model = cfg.model or 'yolov8n.pt'，把yolov8n.pt换成我们刚才训练完生成的模型路径(在\ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\runs\detect文件夹下)，待测试的图片或者视频存放于ultralytics\ultralytics\assets文件夹，运行predict.py即可，检测结果会在runs/detect/train文件夹下生成。

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