COCO人体姿势检测：基于YOLOv10的深度学习实现与UI界面构建

1. 引言

人体姿势估计（Human Pose Estimation, HPE）是计算机视觉中的关键任务，广泛应用于体育分析、人体行为理解、动作识别、虚拟现实（VR）等领域。近年来，深度学习方法，特别是目标检测模型，如 YOLO（You Only Look Once），在该领域取得了显著进展。

COCO（Common Objects in Context）数据集是计算机视觉领域的标准数据集之一，其中包含人体姿势的标注信息，成为训练人体姿势检测模型的重要资源。本文基于 COCO 数据集，采用最新的 YOLOv10 模型 进行人体姿势检测，并开发一个 UI 界面，方便用户交互与可视化检测结果。我们将详细介绍数据预处理、模型训练、推理及 UI 界面的实现过程，并提供完整的 Python 代码。

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2. COCO 数据集介绍

2.1 数据集概述

COCO（Common Objects in Context）是一个大规模、复杂场景的开源数