本文主要是介绍使用yolov8 训练coco 和自己的关键点识别数据集的参考，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！
使用yolov8 训练关键点配置理解
- 1. coco-pose.yaml 修改关键参数
- kpt_shape: [17, 3]
- flip_idx: [0, 2, 1, 4, 3, 6, 5, 8, 7, 10, 9, 12, 11, 14, 13, 16, 15]
- 2. yolov8n-pose.yaml 修改kpt_shape
- 3. 编写 train文件
- 4.一个封装的推理代码
1. coco-pose.yaml 修改关键参数
kpt_shape: [17, 3]
第一个值: 关键点的数量 第二个值：表示label标签的定义,可以是2,也可以是3。
如果是2 表示x坐标和y坐标。
类别标签 box框（x,y,x,y） 关键点对：x,y x,y...
0 0.799320 0.578997 0.317859 0.842006 0.785937 0.344633 0.795312这篇关于使用yolov8 训练coco 和自己的关键点识别数据集的参考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！
