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基于CNN的YOLOv8动物姿态估计：
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在图像识别和物体检测领域有着广泛的应用，而YOLO系列（You Only Look Once）作为其中的代表作之一，以其高效、实时的特性深受研究者和开发者的喜爱。本文将聚焦于还未正式发布的YOLOv8版本（注：截至当前时间点，YOLO的最新版本为YOLOv5，YOLOv8尚不存在），假定它是YOLO家族中用于动物姿态估计的最新迭代，并简要介绍其在训练和实现动物姿态识别时的基本流程与代码实践。
1. YOLOv8动物姿态估计概述
YOLOv8设想为一个深度学习模型，旨在一次性从图像中预测出动物的位置及其关键点坐标，实现对动物姿态的实时估计。相较于传统的姿态估计算法，YOLOv8的优势在于其端到端的学习方式和出色的实时性能。
2. 数据集准备与标注
首先，需要一个包含动物图像和相应关键点标注的数据集。每个动物的图像应该附带一组关键点标签，如关节、脊椎点等，以便模型能够学习到动物的姿态特征。标注数据时，通常采用像素坐标的方式标识出动物身体的关键点位置。
3. 模型结构与训练
YOLOv8假设采用了先进的卷积神经网络结构，以适应姿态估计任务的需求。训练过程通常包括以下步骤：
数据预处理：对图像进行归一化、裁剪、增强等预处理，以优化模型的学习效果。
模型初始化：构建YOLOv8网络架构，初始化权重参数，可能包括对先前版本YOLO模型的优化改进。
损失函数设计：结合位置损失（如IoU loss）和关键点回归损失（如MSE或Smooth L1 loss），设计复合损失函数以联合优化目标框定位和关键点定位。
训练迭代：将标注数据输入到模型中进行训练，通过反向传播更新网络权重，逐步优化模型性能。
验证与调整：在验证集上评估模型的表现，根据验证结果调整超参数，如学习率、正则化系数等，以达到最佳模型性能。
4. 代码实现
在实践中，开发人员通常会在Python环境下，利用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架来实现YOLOv8模型的训练代码。以下是一些关键代码环节的示例（基于伪代码）：
```python
import torch
from yolov8_model import YOLOv8Model # 假设存在YOLOv8模型类
# 初始化模型
model = YOLOv8Model()
# 加载预训练权重或随机初始化权重
model.load_pretrained_weights('yolov8_pretrained.pth') # 若存在预训练模型
# 数据加载器配置
data_loader = setup_data_loader(animal_pose_dataset)
# 设置优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = CustomLossFunction() # 自定义复合损失函数
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, targets in data_loader:
optimizer.zero_grad()
predictions = model(inputs) # 前向传播
loss = criterion(predictions, targets) # 计算损失
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新权重
# 每个epoch结束后进行验证和日志记录等操作
# 训练完成后保存模型权重
torch.save(model.state_dict(), 'yolov8_animal_pose.pth')
```需要注意的是，由于YOLOv8版本并未发布，上述代码仅为示意，实际操作中需根据实际存在的YOLO版本或未来可能发布的YOLOv8版本进行编写和调整。在动物姿态估计任务中，YOLO系列模型通常会对输入图像进行全局分析，并输出每个动物的目标框和内部的关键点坐标，以此来估计动物的姿态。
基于CNN（卷积神经网络）的YOLOv8模型在动物姿态估计识别方面是一种有效的解决方案。
YOLO（You Only Look。
Once）系列模型因其在实时目标检测中的高效性能而广受欢迎，YOLOv8是在YOLO家族中的一个更新版本，继承并改进了其前身YOLOv5的优点，增强了对于姿态估计任务的支持。
以下是一些关键步骤和考虑因素，用于基于YOLOv8进行动物姿态估计识别的训练与代码实现：
数据准备：
数据集构建：首先，你需要一个包含标注好的动物姿态数据集，比如COCO、voc等，其中包含了动物图像及其对应的关节点坐标。
数据预处理：
将数据集按照YOLOv8格式进行整理，确保图像尺寸适配模型要求，同时关键点数据转换为YOLOv8可接受的形式。
模型配置与训练：
模型加载与配置：根据动物姿态识别任务调整模型配置文件（如.yaml文件），设置合适的anchor boxes、输入尺寸和输出层结构以适应姿态估计的需求。
关键点检测模块：
YOLOv8在设计时可能整合了关键点检测的头结构，用于预测每个目标框内的关节点坐标。
训练流程：
使用类似如下命令启动训练过程：
python train.py --model yolov8n-pose --data your_dataset.yaml --hyp hyp.finetune.yaml --weights yolov8_base_weights.pt --epochs 200 --batch-size 16
其中，your_dataset.yaml是您的自定义数据集配置文件，yolov8_base_weights.pt是YOLOv8的基础权重，hyp.finetune.yaml是超参数配置文件。
代码实践：
训练脚本：参照ultralytics提供的训练脚本，修改和添加必要的代码以支持关键点的损失函数计算和后处理。
评估与验证：
训练过程中会定期在验证集上评估模型的表现，检查关键点预测的准确性，可以利用内置的评价指标如平均绝对误差（MAE）或PCKh（Percentage of Correct Keypoints）等。
测试与推理：
训练完成后，使用YOLOv8的推理脚本来加载训练好的模型，对新的未标注动物图像进行姿态估计。
注意事项：
YOLOv8对于姿态估计任务的改进可能包括但不限于：优化关键点预测的头结构、加入额外的损失函数来约束关键点之间的相对关系、以及优化训练策略以提高模型对姿态变化的鲁棒性。
请确保在训练之前熟悉并正确配置所需的硬件资源，如GPU加速，并且合理调整训练参数以达到最佳性能。
为了获得详细的代码指导和训练教程，您可以查阅ultralytics团队发布的官方文档、GitHub仓库中的说明文件以及CSDN技术社区、阿里云等平台上的相关教程和技术博客。随着技术的发展，具体的训练代码和教程可能会有所更新，请务必查阅最新的官方指南和社区资源。
PR曲线
PR曲线（Precision-Recall Curve）和F1曲线虽然名称不常见，但在实际应用中，我们更多是指的是Precision-Recall曲线和F1分数（F1-score）的关系，而不是一个单独的“F1曲线”。
Precision-Recall Curve（PR曲线）：
PR曲线是用来衡量二分类或多分类模型性能的一种可视化工具。它展示了模型在不同阈值设定下，Precision（查准率）和Recall（查全率）之间的权衡关系。Precision表示模型预测为正类的样本中有多少确实是正类，而Recall表示所有真实的正类样本中有多少被模型成功找了出来。
在PR曲线上，横坐标是Recall，纵坐标是Precision。当Recall增大时，Precision可能会下降，这是因为放宽预测条件会导致更多的样本被标记为正类，其中包括了真正的正类和假正类（False Positives）。理想情况下，希望模型在保持高Recall的同时，Precision也尽可能高。
在分析PR曲线时，人们常寻找能使F1-score最大化的阈值点，该点对应的Precision和Recall组合被认为是模型的最佳性能点。虽然PR曲线本身不是“F1曲线”，但是在分析PR曲线的过程中，我们常常会关注F1-score在各个阈值下的表现，尤其是在实践中寻找最合适的模型决策阈值时。而在某些场合下，为了综合考量模型性能，研究者可能会通过计算PR曲线下面积（Average Precision, AP）来得到一个整体评估值。
F1指数
F1-score：
F1分数是Precision和Recall的一个综合度量，它是一个调和平均数，旨在给出一个单一数值来反映模型在这两个指标上的表现。F1-score的计算公式如下：
[ F1 = 2 \cdot \frac{Precision \times Recall}{Precision + Recall} ]
F1-score最大值为1，最小值为0。当Precision和Recall都很高的时候，F1-score也会很高。
代码：
def prepare_predictions(
image_dir_path,
image_filename,
model,
BOX_IOU_THRESH = 0.55,
BOX_CONF_THRESH=0.30,
KPT_CONF_THRESH=0.68):
image_path = os.path.join(image_dir_path, image_filename)
image = cv2.imread(image_path).copy()
results = model.predict(image_path, conf=BOX_CONF_THRESH, iou=BOX_IOU_THRESH)[0].cpu()
if not len(results.boxes.xyxy):
return image
# Get the predicted boxes, conf scores and keypoints.
pred_boxes = results.boxes.xyxy.numpy()
pred_box_conf = results.boxes.conf.numpy()
pred_kpts_xy = results.keypoints.xy.numpy()
pred_kpts_conf = results.keypoints.conf.numpy()
# Draw predicted bounding boxes, conf scores and keypoints on image.
for boxes, score, kpts, confs in zip(pred_boxes, pred_box_conf, pred_kpts_xy, pred_kpts_conf):
kpts_ids = np.where(confs > KPT_CONF_THRESH)[0]
filter_kpts = kpts[kpts_ids]
filter_kpts = np.concatenate([filter_kpts, np.expand_dims(kpts_ids, axis=-1)], axis=-1)
image = draw_boxes(image, boxes, score=score)
image = draw_landmarks(image, filter_kpts)
return image
@dataclass(frozen=True)
class TrainingConfig:
DATASET_YAML: str = "animal-keypoints.yaml"
MODEL: str = "yolov8m-pose.pt"
EPOCHS: int = 100
KPT_SHAPE: tuple = (24,3)
PROJECT: str = "Animal_Keypoints"
NAME: str = f"{MODEL.split('.')[0]}_{EPOCHS}_epochs"
CLASSES_DICT: dict = field(default_factory = lambda:{0 : "dog"})
DATA_DIR = "animal-pose-data"
TRAIN_DIR = f"train"
TRAIN_FOLDER_IMG = f"images"
TRAIN_FOLDER_LABELS = f"labels"
TRAIN_IMG_PATH = os.path.join(DATA_DIR, TRAIN_DIR, TRAIN_FOLDER_IMG)
TRAIN_LABEL_PATH = os.path.join(DATA_DIR, TRAIN_DIR, TRAIN_FOLDER_LABELS)
VALID_DIR = f"valid"
VALID_FOLDER_IMG = f"images"
VALID_FOLDER_LABELS = f"labels"
CLASS_ID = 0
# create_yolo_txt_files(train_json_data, TRAIN_LABEL_PATH)
# create_yolo_txt_files(val_json_data, VALID_LABEL_PATH)
ann_meta_data = pd.read_csv("keypoint_definitions.csv")
COLORS = ann_meta_data["Hex colour"].values.tolist()
COLORS_RGB_MAP = []
VALID_IMG_PATH = os.path.join(DATA_DIR, VALID_DIR, VALID_FOLDER_IMG)
for color in COLORS:
R, G, B = int(color[:2], 16), int(color[2:4], 16), int(color[4:], 16)
COLORS_RGB_MAP.append({color: (R,G,B)})
VAL_IMAGE_FILES = os.listdir(VALID_IMG_PATH)
num_samples = 9
num_rows = 3
num_cols = num_samples//num_rows
fig, ax = plt.subplots(
nrows=num_rows,
ncols=num_cols,
figsize=(25, 15),
)
random.seed(90)
random.shuffle(VAL_IMAGE_FILES)
train_config = TrainingConfig()
ckpt_path = os.path.join(train_config.PROJECT, train_config.NAME, "weights", "best.pt")
print("ckpt_pth",ckpt_path)
model_pose = YOLO(ckpt_path)
for idx, (file, axis) in enumerate(zip(VAL_IMAGE_FILES[:num_samples], ax.flat)):
image_pred = prepare_predictions(VALID_IMG_PATH, file, model_pose)
axis.imshow(image_pred[...,::-1])
axis.axis("off")
plt.tight_layout(h_pad=4., w_pad=4.)
plt.show();
