YOLOv8姿态估计实战:训练自己的数据集

YOLOv8姿态估计实战:训练自己的数据集
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  • 姿态估计基础知识

    • 关键点检测与姿态估计
    • COCO姿态估计数据集
    • 姿态估计性能指标
  • YOLOv8网络

    • YOLO目标检测系列发展史
    • YOLOv8网络架构
    • YOLOv8姿态估计网络输出
  • 姿态估计数据集标注

    • 安装标注工具CVAT
    • 标注过程演示
    • 数据集格式转换及数据集准备
  • YOLOv8项目实战(Windows)

    • 安装软件环境
    • 安装PyTorch
    • 克隆和安装YOLOv8
    • 修改配置文件
    • 训练数据集
    • 测试训练出的网络和性能统计
  • YOLOv8项目实战(Ubuntu)

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    • 安装PyTorch
    • 克隆和安装YOLOv8
    • 修改配置文件
    • 训练数据集
    • 测试训练出的网络和性能统计
  • YOLOv8姿态估计原理

    • 原理论文解读
    • YOLOv8姿态估计损失函数
    • YOLOv8姿态估计相关代码解析

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    课时介绍

    YOLOv8姿态估计原理论文解读;YOLOv8姿态估计损失函数

    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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