yolo8pose关键点
时间: 2025-02-16 11:10:46 浏览: 46
### YOLOv8 Pose 关键点检测实现方法
#### 数据准备
对于YOLOv8的关键点检测,数据集的构建至关重要。数据集应包含带有标注的目标框以及这些框内部的关键点位置。假设输入批次大小为8,在该批处理中有14个正样本检测框,每个框内含有待预测的关键点数量n。
#### 正负样本匹配策略
采用top-k机制作为正负样本的选择标准,这里设定`topk=10`意味着选取前十个最有可能的对象边界框作为正样本参与后续运算。通过此方式可从原始预测分支尺寸\[8, 8400, 4\]中筛选出形状为\[140, 4\]的有效候选区域坐标集合[^1]。
#### 特征提取与关键点定位
针对上述获得的每一条有效边框记录,进一步利用网络结构中的特定层——即负责关键点坐标的预测部分,其输出张量形式为\[8, 8400, n, 3\],其中最后两维分别表示单个框内的所有可能关键点及其置信度得分。依据之前确定下来的正样本掩码(mask),可以精确抽取对应于这140条真实存在的物体实例下的全部潜在兴趣点信息,形成新的三维数组\[140, n, 3\]。
#### Loss函数设计
为了评估模型性能并指导参数更新方向,定义了一种基于对象关键点相似性的损失项—OKS(Object Keypoint Similarity) loss。具体操作时会把实际标签里的地面实况(GT)关键点向量\[14, n, 3\]重复扩展至与当前批次下所有被选作正面案例的数量相一致的程度(\[140, n, 3\]),随后两者间执行逐元素差异平方求和的操作完成误差量化工作。
```python
feats, pred_kpts = preds if isinstance(preds[0], list) else preds[1]
```
这段代码展示了如何分离出用于计算loss所需的两个主要成分:特征图(`feats`)和预测的关键点位置(`pred_kpts`)。这是整个训练流程中的核心环节之一,直接影响着最终模型的质量。
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