description: Узнайте, как использовать Ultralytics YOLOv8 для задач оценки позы. Найдите предварительно обученные модели, узнайте, как обучать, проверять, предсказывать и экспортировать свои собственные.
---
# Оценка позы
Оценка позы — это задача, заключающаяся в определении местоположения определённых точек на изображении, обычно называемых контрольными точками. Контрольные точки могут представлять различные части объекта, такие как суставы, ориентиры или другие характерные особенности. Расположение контрольных точек обычно представлено в виде набора 2D `[x, y]` или 3D `[x, y, visible]` координат.
Результат работы модели оценки позы — это набор точек, представляющих контрольные точки на объекте в изображении, обычно вместе с оценками уверенности для каждой точки. Оценка позы является хорошим выбором, когда вам нужно идентифицировать конкретные части объекта в сцене и их расположение относительно друг друга.
[Смотрите: Оценка позы с Ultralytics YOLOv8.](https://www.youtube.com/embed/Y28xXQmju64?si=pCY4ZwejZFu6Z4kZ)
Модели _pose_ YOLOv8 используют суффикс `-pose`, т.е. `yolov8n-pose.pt`. Эти модели обучены на наборе данных [COCO keypoints](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco-pose.yaml) и подходят для различных задач оценки позы.
Здесь представлены предварительно обученные модели YOLOv8 Pose. Модели Detect, Segment и Pose предварительно обучены на наборе данных [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml), а модели Classify — на наборе данных [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml).
[Модели](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models) скачиваются автоматически из последнего [релиза](https://github.com/ultralytics/assets/releases) Ultralytics при первом использовании.
Формат набора данных YOLO pose можно найти в подробностях в [Руководстве по наборам данных](../../../datasets/pose/index.md). Для преобразования существующего набора данных из других форматов (например, COCO и т.д.) в формат YOLO, пожалуйста, используйте инструмент [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) от Ultralytics.
model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # загрузить официальную модель
model = YOLO('path/to/best.pt') # загрузить свою обученную модель
# Экспортировать модель
model.export(format='onnx')
```
=== "CLI"
```bash
yolo export model=yolov8n-pose.pt format=onnx # экспортировать официальную модель
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx # экспортировать свою обученную модель
```
Доступные форматы экспорта модели YOLOv8-pose приведены в таблице ниже. Вы можете делать предсказания или проверки непосредственно с экспортированных моделей, например, `yolo predict model=yolov8n-pose.onnx`. Примеры использования показаны для вашей модели после завершения экспорта.
