YOLO26N 姿态估计模型训练全流程

YOLO26N 姿态估计模型训练全流程

1. 环境准备

pipinstallultralytics==8.3.0

2. 数据集配置

# data_pose.yamlpath:./datasettrain:train/imagesval:valid/imagestest:test/imagesnames:0:personnc:1task:posekpt_shape:[17,3]

3. 模型训练

#!/usr/bin/env python3"""train_pose.py - YOLO26N 姿态估计训练"""fromultralyticsimportYOLO# 加载预训练姿态模型model=YOLO("yolo26n-pose.pt")# 训练results=model.train(data="data_pose.yaml",epochs=100,imgsz=640,batch=16,device="0",workers=8,patience=20,save=True,save_period=10,project="runs/pose",name="yolo26n_pose_custom",exist_ok=True,pretrained=True,optimizer="auto",lr0=0.01,lrf=0.01,momentum=0.937,weight_decay=0.0005,warmup_epochs=3,# 姿态专用参数pose=12.0,# 关键点损失权重kobj=1.0,# 关键点目标性损失box=7.5,# 边界框损失cls=0.5,# 分类损失dfl=1.5,# DFL 损失# 数据增强mosaic=1.0,mixup=0.0,# 姿态任务不推荐 MixUpcopy_paste=0.0,flipud=0.0,# 不上下翻转fliplr=0.5,# 左右翻转degrees=10.0,scale=0.3,plots=True,)print(f"最佳 mAP50:{results.best_map50:.4f}")print(f"最佳 mAP50-95:{results.best_map50_95:.4f}")

4. 从检测模型迁移训练

# 如果没有预训练姿态模型，从检测模型迁移fromultralyticsimportYOLO# 加载检测模型model=YOLO("yolo26n.pt")# 微调为姿态模型results=model.train(data="data_pose.yaml",epochs=100,imgsz=640,batch=16,task="pose",freeze=10,# 冻结 backbone)

5. 训练监控

# 查看训练曲线fromultralyticsimportYOLO# 加载训练结果results=YOLO("runs/pose/yolo26n_pose_custom/weights/best.pt")# 查看指标print(f"mAP50:{results.metrics.box.map50}")print(f"mAP50-95:{results.metrics.box.map}")print(f"关键点 mAP:{results.metrics.pose.map}")

6. 超参数调优

# 关键超参数pose:12.0# 关键点损失权重（增大提升关键点精度）kobj:1.0# 关键点目标性损失box:7.5# 边界框损失cls:0.5# 分类损失dfl:1.5# DFL 损失# 调优建议：# 关键点不准 → 增大 pose 权重（15-20）# 漏检多 → 增大 box 权重（10-15）# 误检多 → 增大 cls 权重（1.0-2.0）

7. 多尺度训练

# 多尺度训练（提升小目标关键点）model.train(data="data_pose.yaml",epochs=100,imgsz=640,multi_scale=True,# 启用多尺度scale=0.5,# 缩放范围)

8. 训练结果分析

训练结果示例： ┌──────────────────┬──────────┐ │ 指标 │ 数值 │ ├──────────────────┼──────────┤ │ mAP50 (bbox) │ 92.5 │ │ mAP50-95 (bbox) │ 78.3 │ │ mAP50 (pose) │ 88.2 │ │ mAP50-95 (pose) │ 68.5 │ │ Precision │ 89.1 │ │ Recall │ 85.6 │ └──────────────────┴──────────┘

总结