为什么yolov8-pose每次才跑20个epoch就map50、map50-95、P、R所有的数值都特别高，数据集大概700张，实际运行模型识别很不准，这是为什么呢，数据集大概是图下的样子，识别篮筐的四个角点
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- 2025-07-27 10:52qq1309399183的博客 YOLOv8-Pose 关键点检测实战：杂草根茎关键点标注与训练全流程指南
- 2025-05-25 13:00paradoxjun的博客 本文实现ultralytics框架下的yolo知识蒸馏代码的添加，支持yolov3/v5/v6/v8/v9/v10/11等模型，同时支持cls/det/obb/pose/seg等任务。本文以具体实现yolov8-pose的知识蒸馏为例，给出了需要添加的代码。
- 2025-07-18 11:05happydog007的博客 系统通过摄像头实时捕捉视频，利用YOLOv8-Pose检测人体17个关键点，ST-GCN模型进行动作识别，结合脚踝y坐标变化实现跳绳计数。PyQt6构建的用户界面支持视频显示、状态监控和计数功能。关键创新点包括：1）多模型协同...
- 2023-05-15 00:13Bubbliiiing的博客 又搞了个YoloV8，看起来似乎在抢这个名字。YoloV8所使用的主干特征提取网络主要为速度快做了一些优化：1、颈部结构使用普通的步长为2的3x3卷积。YoloV5最初使用了Focus结构来初步提取特征，在改进后使用了大卷积核的...
- 2024-11-02 16:46战争热诚的博客 COCO-Pose 数据集是 COCO（Common Objects in Context）数据集的专门版本，专为姿势估计任务而设计。它利用 COCO Keypoints 2017 图像和标签来训练 YOLO 等模型以完成姿势估计任务，该数据集包含20万张标有姿势估计...
- 2026-01-08 13:05YH12312359h的博客 本文提出了一种基于改进YOLOv8-EUCB模型的无线电信号检测与分类方法。针对复杂电磁环境下信号检测的挑战，模型创新性地引入EUCB模块，结合多尺度特征提取、注意力机制和上下文增强技术，有效区分目标信号与干扰信号...
- 2025-07-21 16:59AI小怪兽的博客 Pose mAP50 为0.893，相较于YOLO11的Pose mAP50 为 0.871 ，大幅提升
- 2023-11-17 21:30aworkholic的博客 YOLOv3之后，Ultralytics发布了YOLOv5，在2023年1月，Ultralytics发布了YOLOv8，包含五个模型，用于检测、分割和分类。YOLOv8 Nano是其中最快和最小的，而YOLOv8 Extra Large (YOLOv8x)是其中最准确但最慢的，具体...
- 2023-12-25 11:08E寻数据的博客 整篇文章为读者提供了一个关于如何利用YOLOv8进行目标检测的实践指南，从环境搭建到模型部署，再到结果分析，每一部分都给出了详细的步骤和解释。此外，还有对于模型输出的解释，帮助读者更好地理解和使用YOLOv8模型...
- 2026-01-09 11:372501_94226324的博客 本文提出了一种改进的YOLOv8-AFPN-P345-Custom模型用于安全帽佩戴检测。通过引入自适应特征金字塔网络(AFPN)和P345多尺度融合策略，显著提升了小目标检测精度。在5000张工地图像数据集上的实验表明，该模型达到95.7%...
- 2025-06-17 08:38非确定性推理者的博客 数据集包含头部和尾部两个关键点标注，通过3.08M参数的轻量级模型实现高精度检测（mAP50达99.4%）。训练结果显示关键点检测精度优于边界框检测，推理速度达400FPS（RTX4060）。分析发现模型对遮挡样本的检测仍有优化...
- 2025-10-02 16:08一车小面包的博客 摘要：本文介绍了一个基于YOLOv8-OBB的SAR图像旋转目标检测系统，采用Vue3+Flask前后端分离架构，实现检测管理、在线推理和结果分析功能。系统包含官方模型和自定义四尺度模型，在SAG_BLACK数据集上训练，针对SAR...
- 2024-06-11 20:05AI小怪兽的博客 多种绘制曲线对比图（precision、recall、mAP50、mAP50-95），为科研保驾护航
- 2025-05-10 19:19蹦蹦跳跳真可爱598的博客 本文详细介绍了YOLOv8模型的训练、验证和导出流程。首先，使用labelImg工具对数据集进行标注，并通过Python脚本将数据划分为训练集、验证集和测试集。接着，配置YOLOv8模型进行训练，包括单GPU和多GPU训练，并支持从...
- 2023-12-27 17:33@BangBang的博客 特别地，在COCO数据集上对MAP中的RetinaNet检测器(resnet50主干）获得了3.4%的性能提升，在Cityscapes数据集上, 针对mIoU指标，PSPNET(resnet-18 backbone）获得5.81%的性能提升。大部分的KD方法都是通过algin学生...
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- 2026-01-01 01:06满天乱走的博客 基于COCO数据集，详解YOLOv8从训练到部署的完整流程。涵盖环境配置、模型训练、推理优化与多平台部署，结合代码实例展示如何实现高性能实时检测，并提供应对显存不足、过拟合等常见问题的实用策略，助力项目快速落地...
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