YOLOv8人体关键点检测（姿态估计）：使用ONNX模型进行推理
简介
本仓库提供了一个资源文件，用于YOLOv8人体关键点检测（姿态估计）的ONNX模型推理。该资源文件包含了模型权重、环境配置、代码实现以及推理结果展示的详细步骤。通过本仓库，您可以轻松地在图片、视频文件或摄像头实时检测中使用YOLOv8进行人体关键点检测。
内容概述
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模型权重：提供了YOLOv8模型的权重文件，支持不同大小的模型（YOLOv8n-pose, YOLOv8s-pose, YOLOv8m-pose, YOLOv8l-pose, YOLOv8x-pose）。
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环境配置：详细描述了运行YOLOv8人体关键点检测项目所需的环境配置和安装步骤。确保您的系统已安装Python和pip，并提供了必要的Python库安装命令。
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代码实现：提供了进行关键点检测的整体代码流程，包括模型加载、图像预处理、推理执行、后处理及结果展示的步骤。代码中包含了图像缩放、归一化、坐标转换、NMS处理等功能。
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推理结果展示：提供了如何在图片、视频文件或摄像头实时检测中展示推理结果的示例代码。代码中包含了绘制检测框、关键点和骨架的功能。
使用说明
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下载模型权重：从提供的链接下载适合您需求的YOLOv8模型权重文件。
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环境配置：按照环境配置部分的步骤，安装所需的Python库。如果您使用GPU，请确保系统已安装CUDA和cuDNN。
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运行代码：根据代码实现部分的示例代码，加载模型并进行推理。您可以选择图片、视频文件或摄像头实时检测模式。
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结果展示：运行代码后，您将看到检测结果的展示，包括检测框、关键点和骨架。
注意事项
- 如果您在安装过程中遇到任何问题，可能需要更新pip到最新版本。
- 对于使用NVIDIA GPU的用户，确保系统已安装CUDA和cuDNN。
- 在运行代码时，确保模型权重文件路径正确。
贡献
欢迎提交问题和建议，帮助改进本仓库的内容和功能。
许可证
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