LSP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

1.1 背景介绍

人体姿势检测（Human Pose Estimation, HPE）是计算机视觉领域中的核心任务之一，广泛应用于**运动分析、人体行为识别、医疗康复、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）**等领域。近年来，深度学习技术的快速发展使得基于卷积神经网络（CNN）和目标检测方法（如YOLO）的姿势检测模型取得了显著进展。

在众多的标注数据集中，LSP（Leeds Sports Pose）数据集因其专注于体育运动场景下的人体姿势标注，成为研究高动态人体姿势检测的重要数据集之一。本文基于 LSP 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. LSP 数据集介绍