目录 1. __init__ 方法：初始化类的实例 2. save_pose_feat 方法： 3. load_db_pose_feat 方法： 4. cal_similarity 方法： 实现了一个基于 YOLOv8n-pose 模型的图像特征提取和相似性比较系统。它可以从图像中提取人体关键点信息，并将其保存为特征文件。然后，通过计算输入图像与数据库中图像特征的相似度，确定输入

在我们前面的系列博文中，关于田间作物场景下的作物、杂草检测已经有过相关的开发实践了，结合智能化的设备可以实现只能除草等操作，玉米作物场景下的杂草检测我们则少有涉及，这里本文的主要目的就是想要基于最新的YOLOv8下最轻量级的n系列的模型来开发构建玉米田间作物场景下的玉米苗和杂草检测识别系统。 首先看下实例效果： 简单看下实例数据集： 如果对YOLOv8开发构建自己的目标检测项目有

接上篇英伟达Jetson搭建Yolov8环境过程中遇到的各种报错解决（涉及numpy、scipy、torchvision等）以及直观体验使用Yolov8目标检测的过程（CLI命令行操作、无需代码）-CSDN博客的进一步测试，只是好奇，建议浏览一下就行，不需要浪费时间走一遍这个流程。 主要内容： yolov8n.pt和yolov8m.pt的训练时间；yolov8n.pt和yolov8m.p

目录 效果 模型信息 项目 代码 下载 C# Onnx yolov8n csgo player detection 效果 模型信息 Model Properties ------------------------- date：2023-12-22T15:01:08.014205 author：Ultralytics task：detect license：AGPL-3.