description: Apprenez à utiliser Ultralytics YOLOv8 pour des tâches d'estimation de pose. Trouvez des modèles pré-entraînés, apprenez à entraîner, valider, prédire et exporter vos propres modèles.
keywords: Ultralytics, YOLO, YOLOv8, estimation de pose, détection de points clés, détection d'objet, modèles pré-entraînés, apprentissage automatique, intelligence artificielle
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# Estimation de Pose
L'estimation de pose est une tâche qui consiste à identifier l'emplacement de points spécifiques dans une image, souvent appelés points clés. Ces points clés peuvent représenter différentes parties de l'objet telles que les articulations, les repères ou d'autres caractéristiques distinctives. L'emplacement des points clés est généralement représenté par un ensemble de coordonnées 2D `[x, y]` ou 3D `[x, y, visible]`.
La sortie d'un modèle d'estimation de pose est un ensemble de points représentant les points clés sur un objet dans l'image, généralement accompagnés des scores de confiance pour chaque point. L'estimation de pose est un bon choix lorsque vous avez besoin d'identifier des parties spécifiques d'un objet dans une scène, et leur emplacement les uns par rapport aux autres.
!!! astuce "Conseil"
Les modèles YOLOv8 _pose_ utilisent le suffixe `-pose`, c'est-à-dire `yolov8n-pose.pt`. Ces modèles sont entraînés sur le jeu de données [COCO keypoints](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco-pose.yaml) et conviennent à une variété de tâches d'estimation de pose.
Les modèles Pose pré-entraînés YOLOv8 sont montrés ici. Les modèles Detect, Segment et Pose sont pré-entraînés sur le jeu de données [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml), tandis que les modèles Classify sont pré-entraînés sur le jeu de données [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml).
Les [Modèles](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models) se téléchargent automatiquement à partir de la dernière version d'Ultralytics [release](https://github.com/ultralytics/assets/releases) lors de la première utilisation.
- Les valeurs de **mAP<sup>val</sup>** sont pour un seul modèle à une seule échelle sur le jeu de données [COCO Keypoints val2017](https://cocodataset.org).
Le format du jeu de données YOLO pose peut être trouvé en détail dans le [Guide des jeux de données](../../../datasets/pose/index.md). Pour convertir votre jeu de données existant à partir d'autres formats (comme COCO, etc.) vers le format YOLO, veuillez utiliser l'outil [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) d'Ultralytics.
Validez la précision du modèle YOLOv8n-pose entraîné sur le jeu de données COCO128-pose. Aucun argument n'est nécessaire car le `modèle` conserve ses données d'entraînement et arguments en tant qu'attributs du modèle.
Les formats d'exportation YOLOv8-pose disponibles sont dans le tableau ci-dessous. Vous pouvez prédire ou valider directement sur des modèles exportés, par exemple `yolo predict model=yolov8n-pose.onnx`. Des exemples d'utilisation sont montrés pour votre modèle après la fin de l'exportation.
