YOLOv8_pose预测流程-原理解析[关键点检测理论篇]

已于 2024-05-30 21:55:48 修改
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分类专栏： YOLOv8深度剖析 文章标签： yolov8 关键点检测 NMS keyPoint decode 预测流程
于 2024-05-20 23:42:20 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45144684/article/details/139077739
本文详细介绍了YOLOv8网络的关键点检测预测流程，包括预处理、推理和后处理三个模块。预处理涉及图片尺寸调整和归一化；推理阶段，KeyPoint、Box和Cls特征图经过解码；后处理使用NMS筛选关键点，并处理不可见关键点的情况。文章探讨了解码方式的改进可能性以及关键点预测的挑战。

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        YOLOv8_seg的网络结构图在博客YOLOv8网络结构介绍_优快云博客已经更新了，由网络结构图可以看到相对于目标检测网络，实例分割网络只是在Head层不相同，如下图所示，在每个特征层中增加了KeyPoint分支（浅绿色），通过两个卷积组和一个Conv卷积得到得到通道数为51的特征图，51表示17个人体关键点的XY位置及置信度信息，即51=17*3.

         下面正式介绍下YOLOv8的预测流程，先来大概看一下预测流程有哪些，主要分预处理模块、推理模块和后处理模块。这里面有很多内容是和目标检测预测流程是重合的，主要区别在于KeyPoint分支、NMS后处理以及绘制关键点部分。本文也主要介绍一下这三个模块，其他模块可以结合

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