【YOLOv8全方位学习手册】第六章：超越边界框 - YOLOv8的多任务学习与实践 (代码实战版)

目录

6.1 实例分割: 用代码实现像素级精细化

1. 核心代码：训练与预测

2. 实用工具：将LabelMe标注转换为YOLO分割格式

6.2 姿态估计: 用代码分析人体动作

1. 核心代码：视频中的姿态分析与平滑

2. 实用案例：深蹲计数器

6.3 目标跟踪: 用代码实现视频中的持续关注

1. 核心代码：绘制轨迹与管理跟踪数据

2. 实用案例：区域入侵计数器

总结: YOLOv8 - 你的智能视觉应用构建器

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欢迎来到YOLOv8的实践前沿。在前面的章节里，我们已经掌握了目标检测的精髓。现在，是时候突破边界框的束缚，用代码解锁YOLOv8更强大的多任务能力了。本章将以最直接的方式，通过大量的代码示例，向你展示如何实现实例分割、姿态估计和目标跟踪，并教你如何将这些功能组合起来，构建复杂的现实世界应用。

6.1 实例分割: 用代码实现像素级精细化

实例分割为每个物体生成一个像素级的“面具”，而不是一个简单的框。这对于需要精确形状信息的应用至关重要。