基于yolov8pose的人体姿态检测识别

[摘 要] 本文介绍了一种用于人体姿态估计的高效卷积神经网络架构 YOLOv8-Pose。该网络针对实时推理进行了优化，尤其适用于PC端，并能高效地为人体生成关键点，支持多种姿态估计任务。YOLOv8-Pose具有快速的推理速度，能够在不同硬件平台上达到良好的性能，适合用于健身追踪、行为识别、手语翻译等实时应用。本文的主要贡献包括提出了一种基于YOLOv8框架的创新性姿态估计模型，能够通过单一网络同时进行物体检测与姿态估计。此外，该网络在设计上充分考虑了高效性与准确性，通过结合卷积特征提取与回归方法，实现了人体关键点的精确定位。YOLOv8-Pose兼具高效性与实时性，是一个适合部署在资源受限设备上的姿态估计解决方案。

[关键字] 人体姿态估计，yolov8pose，视频检测，卷积神经网络
 

作品展示

图6 coco2017训练准确率

图7 lsp训练集准确率

图8人体姿态识别热力图统计

图9 人体姿势图片识别

图10 Blazepose模型识别标记

图11 OLOv8pose模型识别标记

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