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YOLOv8-Pose训练自己的数据集_yolov8pose 训练

作者：AllinToyou | 2024-02-15 14:40:18

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yolov8pose 训练

目录

0、引言

1、环境准备

2、数据集准备

2.1、创建数据集存放的文件夹

2.2 准备用于YOLOv8-Seg训练的txt

2.2.1 将COCO数据集json格式文件转换成YOLOv8-Pose格式的txt

2.2.2 将自己标注的数据转换成YOLOv8-Pose格式的txt

3、创建配置文件

3.1、设置myposedata.yaml

3.2、设置yolov8s-pose.yaml

4、进行训练

5、验证模型

6、总结

0、引言

本文是使用YOLOv8-Pose训练自己的数据集，数据集包含COCO数据集以及自己标注的人体姿态数据集。

1、环境准备

可以参考这篇博客：深度学习环境搭建-CSDN博客

本文环境：

  • Windows10
  • python:3.10
  • cuda:11.6
  • pytorch:1.12.0
  • torchvision:0.13.0

2、数据集准备

2.1、创建数据集存放的文件夹

  1. Posedata
  2. ______images
  3. ____________train
  4. _________________001.jpg
  5. ____________val
  6. _________________002.jpg
  7. ______labels
  8. ____________train
  9. _________________001.txt
  10. ____________val
  11. _________________002.txt

本人的数据都存放在Posedata文件夹中（自定义命名）

目录结构如下：images存放训练集和验证集图片，labels存放训练集和验证集txt

2.2 准备用于YOLOv8-Seg训练的txt

2.2.1 将COCO数据集json格式文件转换成YOLOv8-Pose格式的txt

从官网下载CoCo数据集的json文件

具体步骤参考我的这篇博客：将CoCo数据集Json格式转成训练Yolov8-Pose姿态的txt格式-CSDN博客

2.2.2 将自己标注的数据转换成YOLOv8-Pose格式的txt

具体步骤参考我的这篇博客：将labelme标注的人体姿态Json文件转成训练Yolov8-Pose的txt格式-CSDN博客

将COCO转化得到的数据和自己的数据集合并即可，这样就得到了可用于训练的数据，train中存放训练数据，val存放验证集。

3、创建配置文件

3.1、设置myposedata.yaml

根据自己的数据集位置进行修改和配置

  1. # Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
  2. path: G:\Yolov8\ultralytics-main\datasets\myposedata\Posedata  # dataset root dir
  3. train: images/train  # train images (relative to 'path') 4 images
  4. val: images/val  # val images (relative to 'path') 4 images
  5. test:  # test images (optional)
  6.  
  7. # Keypoints
  8. kpt_shape: [17, 3]  # number of keypoints, number of dims (2 for x,y or 3 for x,y,visible)
  9. flip_idx: [0, 2, 1, 4, 3, 6, 5, 8, 7, 10, 9, 12, 11, 14, 13, 16, 15]
  10.  
  11. # Classes
  12. names:
  13.   0: person
  14.  
  15.

3.2、设置yolov8s-pose.yaml

根据自己想使用的权重进行选择，我这里采用的是yolov8s-pose.pt进行训练。

  1. # Ultralytics YOLO 
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