YOLOv8姿态估计模型训练简明教程官网

更新时间：2024-01-25 17:35:53 浏览：

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YOLOv8姿态估计模型训练简明教程官网介绍

在发展中的计算机视觉领域，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并与之交互的方式。Ultralytics YOLOv8处于这一转型的最前沿。

它提供了一个强大的工具来捕捉图像中物体的方向和运动的微妙之处。传统上，跟踪图像中对象的关键点非常复杂，但有了YOLOv8，它变得无缝而直观。这一进展不仅令人兴奋，

而且为包括体育分析、医疗保健和零售在内的各个领域开辟了一个充满可能性的世界。

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

使用CVAT进行姿态估计的数据标注：我们首先将数据集上传到CVAT平台，配置工具，标记关键点，然后导出数据。转换Ultralytics YOLOv8的标记：标记后，

我们将数据转换为与YOLOv8兼容的格式，以确保我们的模型可以正确地解释它。数据分割：构建数据非常重要，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模型进行姿态估计：在组织数据后，我们将训练YOLOv8模型来识别和估计姿态。使用YOLOv8进行推理：最后，我们将使用训练好的模型来估计新数据的姿态。

看看我们努力的结果。您还可以浏览我们关于使用Ultralytics YOLOv8进行姿势估计的YouTube视频。我们开始吧。

1.使用CVAT标记姿态数据在计算机视觉领域中非常重要。在本教程中，我们将使用tiger数据集演示如何准确标注关键点，这是训练姿态估计模型的重要步骤。

Figure 1.2: Ultra-light Tiger Data Set

注意：可以从这里下载并解压缩Ultralytics Tiger-Pose数据集，为即将到来的任务做准备。这些图像将是我们培训过程的基础，因此请确保它们易于存储。如果你刚到CVAT，

花时间阅读CVAT文档以熟悉其功能是值得的。这将为更简化的贴标过程提供基础。

1.1上传数据集并下载虎姿图像后，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，您将进入以下页面：

Figure 1.3: Ultra-light Tiger Data Set Uploading

1.2设置注记工具CVAT以在CVAT打开任务后，系统将提示您选择一个特定作业，该作业将成为您的注记工作空间。每个用户的作业编号（例如，此处提到的“作业编号391317”）会有所不同。

这将引导您进入标记界面，在这里将完成设置，您可以开始标记数据。

图1.4:用CVAT的Ultralytics YOLOv8老虎姿态数据集标注工作流。

1.3数据注记使用CVAT，您可以选择使用不同的注记格式。对于老虎姿态数据集，我们将使用点标记来标记关键点。该过程在教程中提供的详细gif中进行了可视化。

指导您完成标记的每个步骤：

图1.5:使用CVAT的Ultralytics Tiger-pose数据注释流程。

1.4标记数据导出后，数据集可以以“CVAT 1:1图像”格式导出，这适用于以后在工作流程中转换为YOLOv8格式。

2.将注释转换为YOLOv8格式并从CVAT导出注释后，您将收到一个zip文件。解压缩文件以显示annotations.xml文件，其中包含您指定的要点和标签。这份文件至关重要，

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文件放在与图像数据集相同的目录中。如果需要再次下载数据集，可以从Ultralytics Tiger-Pose数据集获取。

确保下载后解压缩文件，并为下一步做准备。

现在，创建一个名为cvat _ to cvat _ to _ ultralytics _ yolo V8 . py的Python脚本，将提供的代码复制到这个新文件中。运行此脚本会将您的注释转换为YOLOv8格式。

为培训模式奠定基础：

作为导入操作系统导入。XML中的路径。DOM import minido out _ dir=“。/out‘如果不是操作系统。路径。exists（out _ dir）:OS使dirs（out _ dir）file=minidom。解析（‘注释。XML’）images=file。images中图像的getelementsbytagname（‘image‘）:width=int（image。get属性（‘width‘）height=int（image。获取属性（‘txt’），“w”）表示elem:标签文件。写入中的e（“0 { } { }“。格式（str（（xtl（w/2））/width）、str（（ytl（h/2））/height）、str（w/width）、str（h/height））points=e . attributes【‘points‘】points=points。价值。拆分（；）points _=【】为p in points:p=p . split（‘，‘）P1，p2=p points_。append（【int（float（P1），int（float（p2））】）for p _，p in enumerate（points _）:label _ file。写下“{ } { }”。格式（p【0】/宽度，p【1】/高度））if p _ len（points _）-1:label _ file。write（‘‘）else:label _ file。书写（\ n’）运行脚本后，

3.数据分割在标记和转换数据集之后，下一步是将图像和标签组织到不同的集合中进行训练和评估。

在项目中创建两个目录：一个名为images，另一个名为labels。将图像及其对应的注释文件分别分发到这些文件夹中。为了促进这一数据分段过程，

请创建名为splitdata.py Copy的Python文件，并将提供的代码粘贴到splitdata.py文件中。

通过运行该文件来执行Python脚本，该过程可以确保您的数据被正确地划分为训练和测试子集，从而为Ultralytics YOLOv8的训练做好准备。

Import splitfoldersinput _ fol _ path=' path of folder containing images and labels' splitfolders. ratio (input _ fold _ path, output=‘output‘' seed=1337, ratio=(. 8， 2， 0), group_prefix=None, move=False) The result will be an output folder containing two different directories: Trains and Tests.

4.训练YOLOv8模型进行姿态估计下一阶段涉及制作data.yaml文件，该文件用作YOLOv8的路线图，将它指向您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，您可以开始训练模型。

Path: "path of data set directory" train: train val: valkpt _ shape: [12,2] flip _ idx: [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11] Once completed, names: 0: tiger,

yolo task=pose mode=train data=‘path/data。YAML型号=约洛夫8n。pt img SZ=640训练持续时间会有所不同，

这取决于你的GPU设备。

5.使用YOLOv8进行推理训练后，通过使用新数据进行推理来测试您的模型。运行提供的命令以应用姿态估计模型来检测和分析姿态。

#使用经过老虎姿势训练的模型运行推理yolo task=pose mode=predict \ source=‘https://www。YouTube。com/watch v=mi bat 6 Bge 6 u‘\ show=True model=‘path/to/best。角下图显示推理结果，

图1.7:使用老虎姿态估计模型进行老虎姿态估计

原文链接：YOLOv8姿态估计模型训练-BimAnt