YOLOv8_pose的训练、验证、预测及导出[关键点检测实践篇]

本文介绍了使用YOLOv8进行关键点检测的实战过程,包括数据集的划分与配置、模型训练、验证、预测及模型导出。在数据集准备中,按比例划分训练集和验证集,配置yaml文件;训练阶段采用v8s版本,验证阶段观察预测效果;预测阶段自定义关键点连接规则,导出时展示带有连接线的预测结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.关键点数据集划分和配置

        从上面得到的数据还不能够直接训练,需要按照一定的比例划分训练集和验证集,并按照下面的结构来存放数据,划分代码如下所示,该部分内容和YOLOv8的训练、验证、预测及导出[目标检测实践篇]_yolov8训练测试验证-优快云博客是重复的,代码如下:

        

"""
随机划分训练集和验证集
"""
import os
import random
from shutil import copyfile

# 输入路径
image_dir = r'G:\yolov8\data_pose\images'       # 替换成你的图像文件夹路径
label_dir = r'G:\yolov8\data_pose\yoloLabels'       # 替换成你的标签文件夹路径

#
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