YOLOv8_pose的训练、验证、预测及导出[关键点检测实践篇]

本文主要是介绍YOLOv8_pose的训练、验证、预测及导出[关键点检测实践篇]，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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-CSDN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# 输出路径
train_image_dir = r'G:\yolov8\ultralytics-main\ultralytics-main\my_data\pose\train\images'
train_label_dir = r'G:\yolov8\ultralytics-main\ultralytics-main\my_data\pose\train\labe

这篇关于YOLOv8_pose的训练、验证、预测及导出[关键点检测实践篇]的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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