训练自己的YOLOv8姿态估计模型

在不断发展的计算机视觉领域，姿态估计作为一项关键创新脱颖而出，改变了我们理解视觉数据以及与视觉数据交互的方式。 Ultralytics YOLOv8 处于这一转变的最前沿，提供了一个强大的工具来捕捉图像中物体方向和运动的微妙之处。

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传统上，跟踪图像中对象的关键点非常复杂，但使用 YOLOv8，它变得无缝且直观。这一进步不仅令人兴奋，而且还为各个领域开辟了一个充满可能性的世界，其中包括体育分析、医疗保健和零售等。

在本文中，我们将探索使用 YOLOv8 进行姿态估计的过程。我们将介绍以下内容：

使用 CVAT 进行姿势估计的数据标注：我们首先将数据集上传到 CVAT 平台，配置工具，标注关键点，然后导出数据。
转换 Ultralytics YOLOv8 的标注：标注后，我们将数据转换为与 YOLOv8 兼容的格式，确保我们的模型可以正确解释它。
数据分割：构建数据至关重要，因此我们将其分为训练集、验证集和测试集，以促进有效的模型训练。
训练 YOLOv8 模型进行姿势估计：组织好数据后，我们将训练 YOLOv8 模型来识别和估计姿势。
使用 YOLOv8 进行推理：最后，我们将使用经过训练的模型对新数据进行姿势估计，看看我们努力的结果。你还可以浏览我们关于使用 Ultralytics YOLOv8 进行姿势估计的 YouTube 视频。

让我们开始吧🚀

1、使用 CVAT 标注姿态数据

数据标注过程在计算机视觉领域至关重要。我们将在本教程中使用老虎数据集来演示如何准确注释关键点，这是训练姿势估计模型的重要步骤。

图 1.2：Ultralytics Tiger-Pose 数据集

注意： Ultralytics Tiger-Pose数据集可以从这里下载并解压缩，为即将到来的任务做好准备。这些图像将作为我们训练过程的基础，因此请确保它们存储方便。

如果你是 CVAT 新手，值得花时间查看 CVAT 文档来熟悉其功能。这将为更加简化的标注过程提供基础。

1.1 上传数据集

下载Tiger-Pose图像后，请务必解压缩文件。接下来，将所有图像作为新任务上传到 CVAT 平台，然后单击“提交并打开”。

完成后，你将被引导至如下所示的页面：

图1.3：Ultralytics Tiger-pose 数据集上传

1.2 设置标注工具 CVAT

在 CVAT 中打开任务后，系统会提示你选择一个特定作业，该作业将作为你的标注工作区。每个用户的作业编号（例如此处提到的“作业#391317”）都会有所不同。这将引导你进入标注界面，其中设置将完成，你可以开始标记数据。

图 1.4：使用 CVAT 的 Ultralytics YOLOv8 Tiger-pose 数据集标注工作流程

1.3 数据标注

使用 CVAT，你可以选择使用不同的格式进行标注。对于Tiger-Pose数据集，我们将利用点标注来标记关键点。该过程在教程中提供的详细 gif 中进行了可视化，指导你完成标注的每个步骤：

图 1.5：使用 CVAT 的 Ultralytics Tiger-pose 数据标注过程

1.4 数据导出

完成标注后，可以使用“CVAT for images 1:1”格式导出数据集，该格式适合稍后在工作流程中转换为 YOLOv8 格式。

2、将标注转换为YOLOv8 格式

从 CVAT 导出标注后，你将收到一个 zip 文件。解压该文件以显示 annotations.xml文件，其中包含你分配的关键点和标签。该文件至关重要，因为它包含 YOLOv8 将学习的结构化数据。

要将其与 YOLOv8 集成，请将annotations.xml文件放入与图像数据集相同的目录中。如果你需要重新下载数据集，可以从 Ultralytics Tiger-Pose 数据集获取。确保下载后解压缩文件，为下一步做好准备。

现在，创建一个名为 cvat_to_ultralytics_yolov8.py的 Python 脚本。将提供的代码复制到这个新文件中。运行此脚本会将你的标注转换为 YOLOv8 格式，为训练模型奠定基础：

import ast
import os.path
from xml.dom import minidomout_dir = './out'
if not os.path.exists(out_dir):os.makedirs(out_dir)file = minidom.parse('annotations.xml')images = file.getElementsByTagName('image')for image in images:width = int(image.getAttribute('width'))height = int(image.getAttribute('height'))name = image.getAttribute('name')elem = image.getElementsByTagName('points')bbox = image.getElementsByTagName('box')[0]xtl = int(float(bbox.getAttribute('xtl')))ytl = int(float(bbox.getAttribute('ytl')))xbr = int(float(bbox.getAttribute('xbr')))ybr = int(float(bbox.getAttribute('ybr')))w = xbr - xtlh = ybr - ytllabel_file = open(os.path.join(out_dir, name + '.txt'), 'w')for e in elem:label_file.write('0 {} {} {} {} '.format(str((xtl + (w / 2)) / width),str((ytl + (h / 2)) / height),str(w / width),str(h / height)))points = e.attributes['points']points = points.value.split(';')points_ = []for p in points:p = p.split(',')p1, p2 = ppoints_.append([int(float(p1)), int(float(p2))])for p_, p in enumerate(points_):label_file.write('{} {}'.format(p[0] / width, p[1] / height))if p_ < len(points_) - 1:label_file.write(' ')else:label_file.write('\n')

运行脚本后，删除 annotations.xml以避免后续步骤中出现任何潜在的混乱。

3、数据分割

对数据集进行标注和转换后，下一步是将图像和标注组织成不同的集合以进行训练和评估。

在项目中创建两个目录：一个名为 images，另一个名为 labels。
将图像及其相应的标注文件分别分发到这些文件夹中。
为了促进此数据分割过程，请创建一个名为 splitdata.py的 Python 文件。
将提供的代码复制并粘贴到 splitdata.py 文件中。
通过运行该文件来执行 Python 脚本

此过程可确保你的数据被适当地划分为训练和测试子集，为 Ultralytics YOLOv8 训练做好准备。

import splitfoldersinput_fol_path = "path to folder, that includes images and labels folder"
splitfolders.ratio(input_fold_path, output="output",seed=1337, ratio=(.8, .2, .0), group_prefix=None, move=False)

结果将是一个包含两个不同目录的输出文件夹： train和 test。这些文件夹已准备好在 YOLOv8 训练过程中使用。

4、训练 YOLOv8 模型进行姿势估计

下一阶段涉及制作一个 data.yaml文件，该文件充当 YOLOv8 的路线图，将其定向到你的数据集并定义训练类。将必要的代码插入 data.yaml，自定义数据集目录的路径。

请根据需要调整数据集目录路径。配置 data.yaml后，就可以开始训练模型了。

path: "path to the dataset directory"
train: train
val: val kpt_shape: [12, 2]
flip_idx: [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
names:0: tiger

一旦完成，就可以开始了！你可以使用提供的命令来启动 YOLOv8 模型的训练以进行老虎姿势估计。

yolo task=pose mode=train data="path/data.yaml" model=yolov8n.pt imgsz=640

训练持续时间会有所不同，并且取决于你拥有的 GPU 设备。

5、使用 YOLOv8 进行推理

训练后，通过对新数据进行推理来测试你的模型。运行提供的命令以应用姿势估计模型来检测和分析姿势。

# Run inference using a tiger-pose trained model
yolo task=pose mode=predict \
source="https://www.youtube.com/watch?v=MIBAT6BGE6U" \
show=True model="path/to/best.pt"

下图显示推理结果，展示了模型将所学知识应用到现实场景的能力：