YOLOv8-pose关键点检测实战：从Labelme标注到模型训练全流程

手把手教你打造自己的姿态估计算法，从数据标注到模型部署一气呵成！

姿态估计是计算机视觉领域的核心技术之一，在人体动作分析、手势识别、运动捕捉等领域有着广泛应用。本文将带你从零开始，使用YOLOv8-pose模型在自己的数据集上实现关键点检测，涵盖从数据标注到模型训练的全流程。

一、环境准备与工具安装

首先配置所需环境（Python 3.8+）：

# 安装基础依赖
pip install labelme numpy opencv-python tqdm pillow

# 安装YOLOv8
pip install ultralytics

二、使用Labelme标注关键点数据

1. 启动Labelme并标注

labelme # 在终端输入命令启动

标注步骤：