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不知不觉间，YOLOv8已经发布三个月了，等待中的YOLOv8论文没来，昨天官方默默又加了新模型：姿态估计。
说好的"目标检测"工业界标杆，正向着“CV全家桶”阔步向前。
现在你可以用YOLOv8做目标检测、实例分割、图像分类、目标跟踪、姿态估计了，也许还有更多惊喜在后面。
要想使用最新的姿态估计功能，你需要更新到最新版的YOLOv8：
pip install --upgrade ultralytics官方的模型可以在这里下载：
https://github.com/ultralytics/assets/releases其实你也可以不用下载，如果你仅调用官方模型，程序运行时没找到模型的话，它会自己下载的，就是这么贴心！（不过要保证你的网络良好，亲测国内略慢）
模型是在COCO数据集训练的，目前支持的是人体的检测和姿态估计。
CV君用一张网络图片测试一下：
yolo pose predict model=yolov8n-pose.pt source='http://neweuropeans.org/wp-content/uploads/2016/01/2015_Chisinau_Crossing_Europe_Poike-Stomps_MG_1047.jpg' show=True save=True其中pose指定任务类型，predict代表我们是要做推断，模型这里我选择的是最轻量级的YOLOv8n-pose，”show=True save=True“代表显示并保存。
运行结果：
Ultralytics YOLOv8.0.68 Python-3.9.13 torch-1.13.1+cu117 CUDA:0 (NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti, 11264MiB)
YOLOv8n-pose summary (fused): 187 layers, 3289964 parameters, 0 gradients, 9.2 GFLOPs
Downloading http:\neweuropeans.org\wp-content\uploads\2016\01\2015_Chisinau_Crossing_Europe_Poike-Stomps_MG_1047.jpg to 2015_Chisinau_Crossing_Europe_Poike-Stomps_MG_1047.jpg...
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image 1/1 E:\download\2015_Chisinau_Crossing_Europe_Poike-Stomps_MG_1047.jpg: 448x640 17 persons, 24.6ms
Speed: 0.0ms preprocess, 24.6ms inference, 7.0ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 640)
Results saved to runs\pose\predict
我的GPU是1080Ti，这张1500x977大小的图片推断时间24.6ms。
如果要用YOLOv8调用摄像头的话，也非常简单：
yolo pose predict model=yolov8n-pose.pt source=0 show=True save=True官方在COCO数据集上做了更多测试：
总计发布了YOLOv8n-pose、YOLOv8s-pose...YOLOv8x-pose-p6等6个模型，在A100上的推断速度从1.18ms到10.04ms，模型参数3.3M到99.1M。
方便在不同硬件和算力的平台上使用。
当然从CPU上的测试结果看，还不是一个CPU实时的算法。
不过更有价值的可能是，要训练我们自己的模型，是非常方便的。
按照coco128-pose.yaml的"样例"组织好数据并修改coco128-pose.yaml后，你只需要一句命令：
yolo pose train data=coco128-pose.yaml model=yolov8n-pose.pt epochs=100 imgsz=640相关文档：https://docs.ultralytics.com/tasks/pose/
写在最后：YOLOv8的功能越来越多，而且相比于其他开源库，对于工业界来说更友好，涵盖训练、评估、推断、部署全流程，是快速进行项目开发的首选。
下一个进入YOLOv8 "CV全家桶"会是谁呢？Face?文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-439045.html
END,入群👇备注：目标检测文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-439045.html
到了这里，关于YOLOv8 全家桶再迎新成员！新增Pose Estimation模型!的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
