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Yolov8-pose关键点检测：模型轻量化设计 | 模型压缩率从6842降低到1018，GFLOPs从9.6降低至2.2

 本文解决什么问题：Yolov8-pose关键点检测轻量级模型设计

轻量化模型设计：模型压缩率从6842降低到1018，GFLOPs从9.6降低至2.2， mAP50从0.921变为0.92（几乎不变）

Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html

✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集；

模型性能提升、pose模式部署能力；

应用范围：工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测；

你可能感兴趣的:(YOLO,计算机视觉,人工智能,深度学习,python,目标检测,cnn)

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