《YOLOv8-Pose关键点检测》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战 & 专栏目录

 YOLOv8-Pose关键点检测专栏介绍：http://t.csdnimg.cn/gRW1b

✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集；

模型性能提升、pose模式部署能力；

应用范围：工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测；

指导手册

目录

1.手把手入门教程

1.1训练准备篇，数据集制作

 1.1 案列实战

 1.1 模型部署

2.模型轻量化创新

2.1  Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2、repghost

2.2  MobileNetV3

 2.3 轻量级自研模型创新

2.4 DCNV3 结合C2f

2.5 PConv结合C2f

2.6 轻量级Slim-Neck

2.7 ScConv结合C2f

2.8  OREPA结合C2f

2.9  Large Separable Kernel Attention结合C2f 

2.10 多尺度空洞注意力（MSDA）结合C2f

2.11 轻量高性能网络PPLCNet助力backbone 

2.12 模型轻量化创新 |轻量级可重参化EfficientRep

2.13 轻量化自研设计双卷积，修改backbone和neck，完成涨点且计算量和参数量显著下降 

3.loss优化

3.1 多loss自研设计

4.backbone创新 

4.1 EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

---

实时更新中，模型轻量化创新结果如下：

	layers	parameters	GFLOPs	kb	mAP50	mAP50-95
yolov8-pose	187	3379496	9.6	6842	0.921	0.697
yolov8-C2f_GhostBottleneck-pose	362	2590296	7.7	5393	0.929	0.769
yolov8-C2f_GhostBottleneckV2-pose	298	2927192	8.3	5989	0.904	0.74
yolov8-C2f_repghost-pose	334	2959784	8.4	6080	0.892	0.736
yolov8-C2f_g_ghostBottleneck-pose	214	2954744	8.4	6022	0.932	0.71
yolov8-C2f_DCNV3-pose	341	2895930	8.6	5970	0.926	0.743
yolov8-C2f_PConv-pose	205	3018296	8.5	6134	0.925	0.695
yolov8-C2f_BiLevelRoutingAttention-pose	205	3018296	8.5	6134	0.926	0.734
yolov8-C2f_ScConv-pose	256	3188264	9	6479	0.921	0.7
yolov8-slimneck-pose	309	3378200	8.9	6932	0.93	0.829
yolov8-C2f_RepvggOREPA-pose	280	4565192	8.4	9359	0.915	0.677
yolov8-C2f_OREPA-pose	196	4562504	8.2	9303	0.931	0.691
YOLOv8-C2f_LSKA_Attention-pose	226	2987000	8.5	6080	0.925	0.652
yolov8-C2f_MultiDilatelocalAttention-pose	250	3004472	8.5	6101	0.909	0.726
yolov8-pose_PPLCNet.yaml	228	2223924	6.6	4574	0.901	0.752

1.手把手入门教程

1.1训练准备篇，数据集制作

 训练准备篇 | 自己数据集从labelme标注到生成yolo格式的关键点数据

 1.1 案列实战

训练实战篇 | 手部关键点检测

 1.1 模型部署

模型部署篇 | yolov8-pose.onnx python推理

2.模型轻量化创新

2.1  Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2、repghost

模型轻量化设计 | 引入Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2、repghost，进行性能对比

2.2  MobileNetV3

模型轻量化设计 | 引入MobileNetV3，轻量级骨架首选，进行性能对比

 2.3 轻量级自研模型创新

模型轻量化设计 | 模型压缩率从6842降低到1018，GFLOPs从9.6降低至2.2

2.4 DCNV3 结合C2f

模型轻量化创新 | DCNV3结合c2f | CVPR2023

2.5 PConv结合C2f

模型轻量化创新 | PConv结合c2f | CVPR2023 FasterNet

2.6 轻量级Slim-Neck

模型轻量化创新 | 轻量级Slim-Neck

2.7 ScConv结合C2f

模型轻量化创新 | ScConv结合c2f | CVPR2023

2.8  OREPA结合C2f

模型轻量化创新 | OREPA结合c2f，节省70%的显存！训练速度提高2倍！ | CVPR2022

2.9  Large Separable Kernel Attention结合C2f 

模型轻量化创新 |大型分离卷积注意力模块（ Large Separable Kernel Attention）结合C2f | 2023.8月最新发表

2.10 多尺度空洞注意力（MSDA）结合C2f

 模型轻量化创新 |多尺度空洞注意力（MSDA）结合C2f | 中科院一区顶刊 DilateFormer 2023.9

2.11 轻量高性能网络PPLCNet助力backbone 

模型轻量化创新 |轻量高性能网络PPLCNet助力backbone

2.12 模型轻量化创新 |轻量级可重参化EfficientRep

 YOLOv8-pose关键点检测：模型轻量化创新 |轻量级可重参化EfficientRep-CSDN博客

2.13 轻量化自研设计双卷积，修改backbone和neck，完成涨点且计算量和参数量显著下降 

YOLOv8-pose关键点检测：模型轻量化创新 | 轻量化自研设计双卷积，修改backbone和neck，完成涨点且计算量和参数量显著下降-CSDN博客

3.loss优化

3.1 多loss自研设计

Yolov8-pose关键点检测：loss系列 | 手把手教程，多loss设计提升关键点提取性能-CSDN博客

4.backbone创新 

4.1 EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

YOLOv8-pose关键点检测：Backbone优化 |EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023-CSDN博客