YOLOv8姿态估计实战：训练自己的数据集
课时介绍
本课程以熊猫姿态估计为例，将手把手地教大家使用CVAT标注图像中的关键点和skeleton，并使用YOLOv8训练自己的数据集，完成一个多姿态估计实战项目。
课程介绍
YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 同时支持目标检测和姿态估计任务。
本课程以熊猫姿态估计为例，将手把手地教大家使用CVAT标注图像中的关键点和skeleton，并使用YOLOv8训练自己的数据集，完成一个多姿态估计实战项目。
本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目实战演示。
包括：安装软件环境、安装PyTorch、安装YOLOv8、使用CVAT标注自己的数据集、数据集格式转换（COCO转YOLO）、准备自己的数据集（自动划分训练集和验证集）、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。
课程还包括对YOLOv8姿态估计的原理论文解读、网络输出和损失函数、以及YOLOv8姿态估计相关代码解析。
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