本文详细介绍了YOLOv8关键点检测网络的训练流程，包括标签格式、Loss计算及其组成部分。重点解析了KeyPoint分支的解码和Loss_Kpts，探讨了OKS（Overlap KeyPoint Similarity）在评估关键点匹配程度中的作用，以及为何需要引入目标框面积进行归一化。同时，文章还讨论了在关键点不完全可见时的处理方式。
本篇将介绍一下YOLOv8关键点检测网络的训练流程，同样在看此篇文章之前先去看一下预测流程[YOLOv8_pose预测流程-原理解析[关键点检测理论篇]，还有目标检测任务的训练流程YOLOv8训练流程-原理解析[目标检测理论篇] ，这两篇都是前置课程，下图是YOLOv8实例分割的网络结构图。
要了解YOLOv8关键点检测，除了要了解上面两个内容外，还需要了解标注的关键点标签的格式是怎样的，以及训练的时候网络是如何利用这些标签的，最后当然是要主要了解下关键点是如何计算损失的，下面将详细介绍这几个部分内容。
1.标签格式
YOLO_pose的标签依旧是.txt格式的，并
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