yolo11pose
时间: 2025-01-22 17:08:48 浏览: 133
### YOLO11Pose GitHub 项目文档教程
#### 项目概述
YOLO11Pose 是基于YOLO系列目标检测框架开发的人体姿态估计工具。该项目旨在提供高效、实时的姿态识别解决方案,适用于多种应用场景,如运动分析、行为监测等[^1]。
#### 获取源代码
为了获取最新的YOLO11Pose源代码并开始使用,可以通过Git命令克隆仓库至本地环境:
```bash
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolo_pose.git
cd yolo_pose
```
安装依赖项前建议创建一个新的Python虚拟环境来隔离项目的运行环境:
```bash
conda create -n yolo11pose python=3.9
conda activate yolo11pose
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
```
上述操作完成后即可完成YOLO11Pose的基础配置工作[^2]。
#### 数据准备与预处理
对于特定任务的数据集准备工作非常重要。以吸烟和跌倒行为为例,在实际应用中需要收集相应的图像或视频素材,并按照COCO格式标注人体关键点位置信息。具体步骤可以参照官方提供的数据集转换脚本进行处理[^3]。
#### 训练自定义模型
当准备好合适的数据之后就可以着手于训练过程了。通过调整配置文件中的参数选项能够满足不同场景下的需求。例如设置学习率、迭代次数以及验证频率等超参均会影响最终效果的好坏。更多细节可查阅README.md内的说明部分了解完整的训练流程指导。
#### 推理部署指南
经过充分调优后的模型可以直接用于生产环境中做在线预测服务。通常情况下会采用ONNX Runtime或其他轻量化推理引擎实现跨平台支持。此外还提供了API接口供第三方应用程序集成调用。
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