YOLOv8-Pose关键点检测专栏介绍：http://t.csdnimg.cn/gRW1b✨✨✨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

最近想试一下关键点检测的效果，先从yolov8-pose开始，不想跑coco那么大的数据集，就找了两个比较小的yolov8-pose的txt数据格式如下：类别、box、节点，数据做了归一化可视化只显示了点

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目标检测脚本之mmposejson转yolotxt格式一、需求分析在使用yolopose及yolov8-pose网络进行人体姿态检测任务时，有时需要标注一些特定场景的中的人型目标数据，用来扩充训练集，提升自己训练模型的效果

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【源码地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8-Pose算法是一种基于深度神经网络的目标检测算法，用于对人体姿势进行准确检测

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-seg.yaml1.参数部分2.骨架（Backbone）部分3.头部（Head）部分关键区别yolov8-cls.yaml1.参数部分2.骨架（Backbone）部分3.头部（Head）部分关键区别yolov8

一、yolov8源码和权重下载源码下载：https://github.com/ultralytics/ultralytics权重下载：https://github.com/ultralytics/assets/releases二、主函数编写为了更好的理解yolov8代码细节，复现时没有采用ultralytics预定义好的指令集，而是在根目录下创建main.py作为源码起点，从而可以更好的进行断点调

系列文章目录基于yolov8-pose的姿势估计模式，实现站姿，坐姿，伏案睡姿识别，姿态动作识别接口逻辑作参考。本文以学习交流，分享，欢迎留言讨论优化。

yolov8-pose的tensorrt部署代码稍后更新，还是在仓库：GitHub-FeiYull/TensorRT-Alpha:TensorRT-AlphasupportsYOLOv8、YOLOv7、

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目录前言一、YOLOv8-Pose推理(Python)1.YOLOv8-Pose预测2.YOLOv8-Pose预处理3.YOLOv8-Pose后处理4.YOLOv8-Pose推理二、YOLOv8-Pose

labelme标注工具1.环境配置condacreate-nlabelmesudoapt-getinstallpython3-pyqt5#PyQt5sudopip3installlabelme2.激活虚拟环境，并启动labelmecondaactivatelabelmelabelme参考链接：图片标注工具Labelme的安装及使用方法3.数据集标注在标注时，我们首先要注意几点：第一，标注关键点时，

本文解决什么问题：BiLevelRoutingAttention，通过双层路由(bi-levelrouting)提出了一种新颖的动态稀疏注意力(dynamicsparseattention)BiLevelRoutingAttention|GFLOPs从9.6降低至8.5，参数量从6482kb降低至6134kb，mAP50从0.921提升至0.926Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：http

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

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YOLOv8已经出来一段时间了，它同时拥有目标检测，实例分割，关键点检测，跟踪和分类的功能，并且效果达到了SOTA，使得YOLOv8得到了很多科研人员的青睐。这里我们主要使用了github公布的ultralytics代码：https://github.com/ultralytics/ultralytics。接下来，我们主要记录一下，如何自己制作关键点检测数据集，并跑通YOLOv8项目。YOLOv8

细节贴：YOLOv8人体姿态估计跌倒检测_爱钓鱼的歪猴的博客-CSDN博客yolov8-pose的输出中有17个人体关键点在胸膛处计算出一个中心点，腰部计算出一个中心点，连线，做一个直角三角形，求角的大小

1.管道元素的说明：在给定的代码中，使用了以下几个元素来构建DeepStream管道：source：这个元素是用于从文件中读取视频流的输入源。它可以是任何GStreamer支持的视频输入源，如文件、摄像头、网络流等。streammux：这个元素是流复用器，用于将多个流合并成一个流，并将多帧画面打包为批处理数据。它可以将不同源的视频流合并为一个统一的输入。pgie：这个元素是主要的推理引擎（Prim

最近因为工作关系接触了yolo-pose，1月份yolov8也出来了，就想着能不能在yolov8上也加上pose分支，也算加深对网络的认识。yolov8在数据处理上也考虑了keypoints的，所以数据处理部分不用太多的修改，主要修改了Detect类、Loss类。Detect类：__init__方法中加入nkpt以及cv4分支，用于检测人体关键点Loss类：__call__方法中加入计算人体关键点

目录1.YOLOv8-pose转onnx模型2.ncnn编译3.方案一：onnx转ncnn4.方案二：使用pnnx对模型进行转换4.1在pnnx官网下载可执行文件，进行测试4.2参照pnnx官网教程进行编译4.3下载最新ncnn进行编译4.3.1ncnn编译4.3.2pnnx编译4.4模型使用pnnx进行转换4.4.1torchscript生成4.4.2使用pnnx对torchscript进行转换