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ZIP人体姿势识别yolo8预训练模型，内附完整Python运行代码，可直接运行，可用于图片或者视频的人体姿势识别

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资源文件列表:

人体姿势识别模型.zip 大约有5个文件
  1. pack/
  2. pack/predict_result.png 4.66MB
  3. pack/img.png 6.08MB
  4. pack/yolov8s-pose.pt 22.42MB
  5. pack/main.py 210B

资源介绍:

项目：人体姿势识别预训练模型 用途: 可以直接用于人体姿势识别， 也可以作为基础模型再训练 预测效果： 资源内附唐朝诡事录经典站位图识别效果，可以准确识别出面部和躯体。 人体姿势识别的作用: 人体姿势识别预训练模型是一种在计算机视觉领域中具有重要应用的技术。 它是通过使用大量的人体姿势相关数据进行训练得到的模型。这些数据通常包含了各种不同场景、不同个体、不同动作下的人体图像或视频帧。 预训练模型的优势在于它能够学习到通用的人体姿势特征和模式。例如，它可以识别出站立、坐下、跑步、跳跃等常见姿势，还能区分不同身体部位的位置和姿态关系。 在实际应用中，人体姿势识别预训练模型有着广泛的用途。比如在运动分析领域，它可以帮助教练评估运动员的动作是否标准，以便进行针对性的训练改进；在医疗康复领域，用于监测患者的康复训练动作是否正确；在虚拟现实和增强现实中，实现对用户身体动作的准确捕捉和响应，提供更加沉浸式的体验。 总之，人体姿势识别预训练模型为许多领域带来了创新和便利，随着技术的不断发展，其性能和应用范围还将不断扩大。
from ultralytics import YOLO # Load a model model = YOLO("yolov8s-pose.pt") # load an official model # Predict with the model results = model("img.png", save=True, name='pose') # predict on an image
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