YOLOv8_pose预测流程-原理解析[关键点检测理论篇]

        YOLOv8_seg的网络结构图在博客YOLOv8网络结构介绍_CSDN博客已经更新了，由网络结构图可以看到相对于目标检测网络，实例分割网络只是在Head层不相同，如下图所示，在每个特征层中增加了KeyPoint分支（浅绿色），通过两个卷积组和一个Conv卷积得到得到通道数为51的特征图，51表示17个人体关键点的XY位置及置信度信息，即51=17*3.

         下面正式介绍下YOLOv8的预测流程，先来大概看一下预测流程有哪些，主要分预处理模块、推理模块和后处理模块。这里面有很多内容是和目标检测预测流程是重合的，主要区别在于KeyPoint分支、NMS后处理以及绘制关键点部分。本文也主要介绍一下这三个模块，其他模块可以结合YOLOv8预测流程-原理解析[目标检测理论篇]一起

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