---
comments: true
description: Узнайте, как использовать Ultralytics YOLOv8 для задач оценки позы. Найдите предварительно обученные модели, узнайте, как обучать, проверять, предсказывать и экспортировать свои собственные.
---
# Оценка позы
Оценка позы — это задача, заключающаяся в определении местоположения определённых точек на изображении, обычно называемых контрольными точками. Контрольные точки могут представлять различные части объекта, такие как суставы, ориентиры или другие характерные особенности. Расположение контрольных точек обычно представлено в виде набора 2D `[x, y]` или 3D `[x, y, visible]` координат.
Результат работы модели оценки позы — это набор точек, представляющих контрольные точки на объекте в изображении, обычно вместе с оценками уверенности для каждой точки. Оценка позы является хорошим выбором, когда вам нужно идентифицировать конкретные части объекта в сцене и их расположение относительно друг друга.
[Смотрите: Оценка позы с Ultralytics YOLOv8.](https://www.youtube.com/embed/Y28xXQmju64?si=pCY4ZwejZFu6Z4kZ)
!!! Tip "Совет"
Модели _pose_ YOLOv8 используют суффикс `-pose`, т.е. `yolov8n-pose.pt`. Эти модели обучены на наборе данных [COCO keypoints](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco-pose.yaml) и подходят для различных задач оценки позы.
## [Модели](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models/v8)
Здесь представлены предварительно обученные модели YOLOv8 Pose. Модели Detect, Segment и Pose предварительно обучены на наборе данных [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml), а модели Classify — на наборе данных [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml).
[Модели](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models) скачиваются автоматически из последнего [релиза](https://github.com/ultralytics/assets/releases) Ultralytics при первом использовании.
| Модель | размер<br><sup>(пиксели) | mAP<sup>pose<br>50-95 | mAP<sup>pose<br>50 | Скорость<br><sup>CPU ONNX<br>(мс) | Скорость<br><sup>A100 TensorRT<br>(мс) | параметры<br><sup>(М) | FLOPs<br><sup>(Б) |
|------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------|-----------------------|--------------------|-----------------------------------|----------------------------------------|-----------------------|-------------------|
| [YOLOv8n-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-pose.pt) | 640 | 50.4 | 80.1 | 131.8 | 1.18 | 3.3 | 9.2 |
| [YOLOv8s-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-pose.pt) | 640 | 60.0 | 86.2 | 233.2 | 1.42 | 11.6 | 30.2 |
| [YOLOv8m-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-pose.pt) | 640 | 65.0 | 88.8 | 456.3 | 2.00 | 26.4 | 81.0 |
| [YOLOv8l-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-pose.pt) | 640 | 67.6 | 90.0 | 784.5 | 2.59 | 44.4 | 168.6 |
| [YOLOv8x-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-pose.pt) | 640 | 69.2 | 90.2 | 1607.1 | 3.73 | 69.4 | 263.2 |
| [YOLOv8x-pose-p6](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-pose-p6.pt) | 1280 | 71.6 | 91.2 | 4088.7 | 10.04 | 99.1 | 1066.4 |
- **mAP<sup>val</sup>** значения для одной модели одиночного масштаба на наборе данных [COCO Keypoints val2017](http://cocodataset.org).
<br>Воспроизводится с помощью: `yolo val pose data=coco-pose.yaml device=0`
- **Скорость** усреднена по изображениям COCO val на [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) инстансе.
<br>Воспроизводится с помощью: `yolo val pose data=coco8-pose.yaml batch=1 device=0|cpu`
## Обучение
Обучите модель YOLOv8-pose на наборе данных COCO128-pose.
!!! Example "Пример"
=== "Python"
```python
from ultralytics import YOLO
# Загрузить модель
model = YOLO('yolov8n-pose.yaml') # создать новую модель из YAML
model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # загрузить предварительно обученную модель (рекомендуется для обучения)
model = YOLO('yolov8n-pose.yaml').load('yolov8n-pose.pt') # создать из YAML и перенести веса
# Обучить модель
results = model.train(data='coco8-pose.yaml', epochs=100, imgsz=640)
```
=== "CLI"
```bash
# Создать новую модель из YAML и начать обучение с нуля
yolo pose train data=coco8-pose.yaml model=yolov8n-pose.yaml epochs=100 imgsz=640
# Начать обучение с предварительно обученной модели *.pt
yolo pose train data=coco8-pose.yaml model=yolov8n-pose.pt epochs=100 imgsz=640
# Создать новую модель из YAML, перенести предварительно обученные веса и начать обучение
yolo pose train data=coco8-pose.yaml model=yolov8n-pose.yaml pretrained=yolov8n-pose.pt epochs=100 imgsz=640
```
### Формат набора данных
Формат набора данных YOLO pose можно найти в подробностях в [Руководстве по наборам данных](../../../datasets/pose/index.md). Для преобразования существующего набора данных из других форматов (например, COCO и т.д.) в формат YOLO, пожалуйста, используйте инструмент [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) от Ultralytics.
## Проверка
Проверьте точность обученной модели YOLOv8n-pose на наборе данных COCO128-pose. Аргументы не нужны, так как `model`
запоминает свои `data` и аргументы как атрибуты модели.
!!! Example "Пример"
=== "Python"
```python
from ultralytics import YOLO
# Загрузить модель
model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # загрузить официальную модель
model = YOLO('path/to/best.pt') # загрузить свою модель
# Проверить модель
metrics = model.val() # аргументы не нужны, набор данных и настройки запомнены
metrics.box.map # map50-95
metrics.box.map50 # map50
metrics.box.map75 # map75
metrics.box.maps # список содержит map50-95 для каждой категории
```
=== "CLI"
```bash
yolo pose val model=yolov8n-pose.pt # проверить официальную модель
yolo pose val model=path/to/best.pt # проверить свою модель
```
## Предсказание
Используйте обученную модель YOLOv8n-pose для выполнения предсказаний на изображениях.
!!! Example "Пример"
=== "Python"
```python
from ultralytics import YOLO
# Загрузить модель
model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # загрузить официальную модель
model = YOLO('path/to/best.pt') # загрузить свою модель
# Сделать предсказание моделью
results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # предсказать по изображению
```
=== "CLI"
```bash
yolo pose predict model=yolov8n-pose.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # предсказать официальной моделью
yolo pose predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # предсказать своей моделью
```
Полные детали работы в режиме `predict` смотрите на странице [Predict](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/).
## Экспорт
Экспортируйте модель YOLOv8n Pose в другой формат, такой как ONNX, CoreML и т.д.
!!! Example "Пример"
=== "Python"
```python
from ultralytics import YOLO
# Загрузить модель
model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # загрузить официальную модель
model = YOLO('path/to/best.pt') # загрузить свою обученную модель
# Экспортировать модель
model.export(format='onnx')
```
=== "CLI"
```bash
yolo export model=yolov8n-pose.pt format=onnx # экспортировать официальную модель
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx # экспортировать свою обученную модель
```
Доступные форматы экспорта модели YOLOv8-pose приведены в таблице ниже. Вы можете делать предсказания или проверки непосредственно с экспортированных моделей, например, `yolo predict model=yolov8n-pose.onnx`. Примеры использования показаны для вашей модели после завершения экспорта.
| Формат | Аргумент `format` | Модель | Метаданные | Аргументы |
|--------------------------------------------------------------------|-------------------|--------------------------------|------------|-----------------------------------------------------|
| [PyTorch](https://pytorch.org/) | - | `yolov8n-pose.pt` | ✅ | - |
| [TorchScript](https://pytorch.org/docs/stable/jit.html) | `torchscript` | `yolov8n-pose.torchscript` | ✅ | `imgsz`, `optimize` |
| [ONNX](https://onnx.ai/) | `onnx` | `yolov8n-pose.onnx` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `opset` |
| [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/latest/index.html) | `openvino` | `yolov8n-pose_openvino_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` |
| [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | `engine` | `yolov8n-pose.engine` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `workspace` |
| [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n-pose.mlpackage` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8`, `nms` |
| [TF SavedModel](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model) | `saved_model` | `yolov8n-pose_saved_model/` | ✅ | `imgsz`, `keras` |
| [TF GraphDef](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph) | `pb` | `yolov8n-pose.pb` | ❌ | `imgsz` |
| [TF Lite](https://www.tensorflow.org/lite) | `tflite` | `yolov8n-pose.tflite` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8` |
| [TF Edge TPU](https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/) | `edgetpu` | `yolov8n-pose_edgetpu.tflite` | ✅ | `imgsz` |
| [TF.js](https://www.tensorflow.org/js) | `tfjs` | `yolov8n-pose_web_model/` | ✅ | `imgsz` |
| [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle) | `paddle` | `yolov8n-pose_paddle_model/` | ✅ | `imgsz` |
| [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn) | `ncnn` | `yolov8n-pose_ncnn_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` |
Полные детали экспорта смотрите на странице [Export](https://docs.ultralytics.com/modes/export/).