OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）

最新推荐文章于 2025-04-13 22:29:59 发布
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分类专栏： CV-分割专栏 文章标签： 人工智能 算法 计算机视觉 深度学习 YOLO opencv 机器学习
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原文链接：实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）

导  读

    本文主要介绍如何使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）。  

背景介绍

    在本文中，我将介绍如何使用YoloV8在猪的自定义数据集上进行实例分割，以识别和跟踪它们的不同姿态。

数据集

    使用的数据集来源于Kokkenborg Aps，下载地址：

https://365ucl.sharepoint.com/:f:/s/dataset-oft/Eicf36oizq1DvISOjGEHuwABFA6z1Z22zewM2rPWJzFBWg?e=y88D5Y

    样本图片：

    标注好的json文件：

    注意：数据集是使用LabelMe标注的，是json格式

https://github.com/wkentaro/labelme

    YoloV8使用的是txt格式，这里可以借助labelme2yolo来转换：

https://pypi.org/project/labelme2yolo/

1.转换JSON格式文件，划分训练集和验证集 

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深度学习目标检测：基于YOLOv10与WIDER FACE数据集的实现与UI界面构建
03-30 443
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的端到端目标检测方法。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，相较于前代模型引入了更加先进的技术，如Vision Transformer（ViT）架构、更加高效的特征提取模块、增强的多任务学习能力等。WIDER FACE是一个大规模、具有挑战性的面部检测数据集，包含了不同的面部图像，涵盖了各种拍摄角度、遮挡、表情等变化。数据集共有4个子集，分别是训练集、验证集、测试集和挑战集，包含了超过30,000张图像，标注了超过400,000个面部框。
动物检测与识别：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面实现
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YOLO（You Only Look Once）是一个基于卷积神经网络（CNN）的实时目标检测算法。YOLO模型将物体检测问题转化为回归问题，直接预测每个边界框的类别和位置坐标。YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10是YOLO系列中的重要版本，每一版本都在模型结构、计算效率和检测精度上进行了优化。选择图像：用户可以点击按钮选择图像进行检测。显示检测结果：上传的图像经过YOLO模型的检测后，检测结果（物体类别和边界框）会在UI界面上展示。
实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）
Color Space的博客
05-27 2121
epoch 的数量主要取决于您愿意等待多长时间，epoch 越多，结果越好，但是，总有一个点是无法实现任何改进的，因此从 100 个 epoch 开始似乎是个好主意。使用 Yolov8 时，可以记录某一类别的猪的数量（例如正在进食的猪），这样您就可以随时统计猪的数量。如果您不熟悉虚拟环境，虚拟环境的目的是将当前项目中安装的包与计算机上的其他项目分开，这样您就可以避免项目之间的版本不匹配。以及 dataset.yaml 文件的路径，它指向我们的数据、标签和要识别的类的数量。确保路径与您在计算机上的期望相符。
yolov8 人体姿态识别
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07-08 4019
yolov8 人体姿态识别
yolov8姿态识别与绘制
MrLi的博客
04-03 2896
模型评估与优化：训练完成后，需要对模型进行评估，以确定其在测试数据集上的性能。总之，YOLOv8姿态检测作为一种高效且准确的人体姿态识别技术，在众多领域都有着广泛的应用前景。人机交互：在游戏、虚拟现实等领域，通过捕捉用户的身体动作和姿态，可以实现更加自然和直观的人机交互体验。无论是大尺度的人体全身姿态检测，还是小尺度的人体局部姿态检测，YOLOv8都能表现出良好的性能。模型部署与应用：将训练好的YOLOv8姿态检测模型部署到实际应用场景中（如智能监控、人机交互系统等）并进行测试验证其实际效果表现。
YOLOv8项目实践——目标检测、实例分割、姿态估计、目标追踪算法原理及模型部署（Python实现带界面）
知来者逆的博客
03-27 1万+
这是一个集成了YoloV8目标检测、实例分割、姿态估计与目标追踪的项目，界面是用PyQt5写的，可以读入图像，视频与摄像头。
YOLOv8 实例分割详解
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实例分割（Instance Segmentation）是计算机视觉中的一项关键任务，它不仅可以检测物体的位置，还能为每个目标生成精确的像素级掩码。YOLOv8 在目标检测的基础上，新增了实例分割（segmentation）功能，使得该模型可以高效地进行语义分割和目标分割任务。本文将详细介绍如何使用 YOLOv8 进行实例分割，包括数据准备、模型训练、推理、评估及优化等内容。YOLOv8 的实例分割版本采用了基于掩码（Mask-Based）的分割方法，结合目标检测的能力，预测每个目标的精确轮廓。它的主要特性如
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室内家具检测：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10 实现与UI界面展示
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本文展示了如何使用YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10进行室内家具检测，并结合UI界面展示检测结果。具体步骤包括数据集的准备、模型的训练与评估，以及UI界面的设计。数据集的选择和预处理是成功训练模型的基础，尤其是标注的准确性和数据的多样性。YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10在训练时具有不同的优化策略，可以根据实际需求选择最适合的模型。UI界面的设计使得模型的输出能够直观展示，提升了用户体验。
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更改标注后，"imageData"可能变为类似于base64之类的格式编码，这个不用管，继续走步骤四。这时候再把数据集分类一下，分为训练集，验证集，然后训练即可。步骤二：txt转化为json。
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随着智慧农业的快速发展，畜牧业的智能化管理已逐渐成为提高生产效率、提升动物福利、降低运营成本的关键手段之一。在此背景下，畜牧场对动物行为的自动化监测需求日益增长，尤其是在大型养猪场，猪群的日常行为检测对于疾病预防、饲养管理以及异常行为的及时发现都具有重要意义。传统的人工监测方式效率低、成本高，且难以做到24小时不间断的精准监控。为了应对这一挑战，智能化、自动化的猪行为检测系统应运而生。
用YOLOv8模型实现目标检测、旋转边界框检测、姿势识别、图像分割及视频跟踪
heyiqiunet的博客
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YOLO(you only look once)是一阶段目标检测模型的开山之作，在图像目标检测领域一向以响应速度快著称，它同是兼顾了模型的准确性，在两者之间做到很好的平衡。经过多版本迭代，到YOLOv8，是一个功能强大，受到广大开发者欢迎与喜爱的目标检测模型，另外，在同一套代码中，它可以分别实现图像分类、姿势识别、图像分割，并且在目标检测、姿势识别、图像分割模型基础上实现视频跟踪功能。
超详细YOLOv8姿态检测全程概述：环境、训练、验证与预测详解
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12-26 3万+
本篇博客详细介绍了使用YOLOv8-pose进行姿态估计的全过程，包括不同版本模型的性能比较、训练与验证步骤，以及预测代码的实现。它对模型参数、训练过程和输出结果进行了解释，同时提供了详细的配置文件示例和标签数据格式说明。此外，还演示了如何使用预训练模型进行图像预测，并如何处理和理解预测结果。最后，它还讨论了如何评估和比较不同模型的性能。如果有哪里写的不够清晰，小伙伴本可以给评论或者留言，我这边会尽快的优化博文内容，另外如有需要，我这边可支持技术答疑与支持。
Yolov5+Deepsort实现生猪识别与追踪计数
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新增小黑猪识别与计数，画面中上面的参数分别表示：摄像头的序列号、向上出猪数量、向下出猪数量、出猪方向、画线位置、最终猪只数量，本次总共出猪83头、系统点出81头，准确率达98%以上。
【YOLOv8】实战一：手把手教你使用YOLOv8实现实时目标检测
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virobotics的博客
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YOLOv8导出为onnx模型，YOLOv8在LabVIEW中的部署，实现实时目标检测！在CPU和GPU上实现加速
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参考： https://github.com/ultralytics/ultralytics https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset/tree/main/%E5%85%B3%E9%94%AE%E7%82%B9%E6%A3%80%E6%B5%8B 1、命令行运行 pip安装好后就可以yolo 命令运行执行 *** 运行效果，source=0是直接调用本地摄像头 结果： 640x512 1 person, 114.0ms Speed: 8.0
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