YOLOv8关键点pose训练自己的数据集

这里写自定义目录标题

    • YOLOv8关键点pose训练自己的数据集
  • 一、项目代码下载
  • 二、制作自己的关键点pose数据集
    • 2.1 标注(非常重要)
      • 2.1.1 标注软件
      • 2.1.2 标注注意事项
        • a.多类别检测框
        • b.单类别检测框
    • 2.2 格式转换(非常重要)
    • 2.3 数据集划分
  • 三、YOLOv8-pose训练关键点数据集
    • 3.1 训练脚本创建
    • 3.2 数据集配置文件
    • 3.3 网络结构配置文件
    • 3.4 进行训练
  • 四、推理进行可视化
    • 4.1 推理脚本创建
    • 4.2 可视化显示结果

YOLOv8关键点pose训练自己的数据集

  • 部分没有写完成,两天内完善。

一、项目代码下载

YOLOv8的项目可在ultralytics的github官网项目进行下载,直接下载压缩包解压放在桌面就行,路径最好避免出现中文的情况。有关环境配置问题,相应其他博主会有详细的环境安装与配置的文章。

ultralytics项目衔接,点击就行

二、制作自己的关键点pose数据集

2.1 标注(非常重要)

2.1.1 标注软件

pip install labelme
  • 采用labelme进行标注。终端命令行进入环境,直接输入labelme就能进入主界面
    在这里插入图片描述

2.1.2 标注注意事项

a.多类别检测框

1.先标注检测框(单类别)→ 填写类别名称 → 填写类别名称ground-id(用于匹配后

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