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comments: true |
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description: Ultralytics YOLOv8을 사용하여 포즈 추정 작업을 수행하는 방법을 알아보세요. 미리 학습된 모델을 찾고, 학습, 검증, 예측, 내보내기 등을 진행하는 방법을 배울 수 있습니다. |
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keywords: Ultralytics, YOLO, YOLOv8, 포즈 추정, 키포인트 검출, 객체 검출, 미리 학습된 모델, 기계 학습, 인공 지능 |
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# 포즈 추정 |
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<img width="1024" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418616-9811ac0b-a4a7-452a-8aba-484ba32bb4a8.png" alt="포즈 추정 예시"> |
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포즈 추정은 이미지 내 특정 점들의 위치를 식별하는 작업입니다. 이러한 점들은 보통 관절, 표식, 또는 기타 구별 가능한 특징으로 나타나는 키포인트입니다. 키포인트의 위치는 대개 2D `[x, y]` 또는 3D `[x, y, visible]` 좌표의 집합으로 표현됩니다. |
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포즈 추정 모델의 출력은 이미지 속 객체 상의 키포인트를 나타내는 점들의 집합과 각 점의 신뢰도 점수를 포함합니다. 포즈 추정은 장면 속 객체의 구체적인 부분을 식별하고, 서로 관련된 위치를 파악해야 할 때 좋은 선택입니다. |
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<p align="center"> |
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<iframe width="720" height="405" src="https://www.youtube.com/embed/Y28xXQmju64?si=pCY4ZwejZFu6Z4kZ" |
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title="YouTube video player" frameborder="0" |
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allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" |
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allowfullscreen> |
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</iframe> |
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<strong>시청하기:</strong> Ultralytics YOLOv8을 이용한 포즈 추정. |
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</p> |
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!!! Tip "팁" |
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YOLOv8 _pose_ 모델은 `-pose` 접미사가 붙습니다. 예: `yolov8n-pose.pt`. 이 모델들은 [COCO keypoints](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco-pose.yaml) 데이터셋으로 학습되었으며 포즈 추정 작업에 적합합니다. |
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## [모델](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models/v8) |
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여기에 표시된 YOLOv8 미리 학습된 포즈 모델을 확인하세요. Detect, Segment 및 Pose 모델은 [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml) 데이터셋으로 미리 학습되며, Classify 모델은 [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml) 데이터셋으로 미리 학습됩니다. |
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[모델](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models)은 첫 사용 시 Ultralytics [릴리스](https://github.com/ultralytics/assets/releases)에서 자동으로 다운로드됩니다. |
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| 모델 | 크기<br><sup>(픽셀) | mAP<sup>포즈<br>50-95 | mAP<sup>포즈<br>50 | 속도<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | 속도<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | 파라미터<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) | |
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| [YOLOv8n-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-pose.pt) | 640 | 50.4 | 80.1 | 131.8 | 1.18 | 3.3 | 9.2 | |
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| [YOLOv8s-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-pose.pt) | 640 | 60.0 | 86.2 | 233.2 | 1.42 | 11.6 | 30.2 | |
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| [YOLOv8m-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-pose.pt) | 640 | 65.0 | 88.8 | 456.3 | 2.00 | 26.4 | 81.0 | |
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| [YOLOv8l-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-pose.pt) | 640 | 67.6 | 90.0 | 784.5 | 2.59 | 44.4 | 168.6 | |
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| [YOLOv8x-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-pose.pt) | 640 | 69.2 | 90.2 | 1607.1 | 3.73 | 69.4 | 263.2 | |
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| [YOLOv8x-pose-p6](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-pose-p6.pt) | 1280 | 71.6 | 91.2 | 4088.7 | 10.04 | 99.1 | 1066.4 | |
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- **mAP<sup>val</sup>** 값은 [COCO Keypoints val2017](http://cocodataset.org) 데이터셋에서 단일 모델 단일 규모를 기준으로 합니다. |
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<br>재현하려면 `yolo val pose data=coco-pose.yaml device=0`을 사용하세요. |
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- **속도**는 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 인스턴스를 사용하여 COCO val 이미지 평균입니다. |
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<br>재현하려면 `yolo val pose data=coco8-pose.yaml batch=1 device=0|cpu`를 사용하세요. |
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## 학습 |
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COCO128-pose 데이터셋에서 YOLOv8-pose 모델 학습하기. |
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!!! Example "예제" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# 모델 불러오기 |
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model = YOLO('yolov8n-pose.yaml') # YAML에서 새로운 모델 구축 |
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model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 사전 학습된 모델 불러오기 (학습에 추천) |
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model = YOLO('yolov8n-pose.yaml').load('yolov8n-pose.pt') # YAML에서 구축하고 가중치 전달 |
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# 모델 학습 |
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results = model.train(data='coco8-pose.yaml', epochs=100, imgsz=640) |
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``` |
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=== "CLI" |
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```bash |
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# YAML에서 새로운 모델 구축하고 처음부터 학습 시작 |
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yolo pose train data=coco8-pose.yaml model=yolov8n-pose.yaml epochs=100 imgsz=640 |
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# 사전 학습된 *.pt 모델로부터 학습 시작 |
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yolo pose train data=coco8-pose.yaml model=yolov8n-pose.pt epochs=100 imgsz=640 |
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# YAML에서 새로운 모델 구축하고 사전 학습된 가중치를 전달하여 학습 시작 |
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yolo pose train data=coco8-pose.yaml model=yolov8n-pose.yaml pretrained=yolov8n-pose.pt epochs=100 imgsz=640 |
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``` |
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### 데이터셋 형식 |
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YOLO 포즈 데이터셋 형식에 대한 자세한 내용은 [데이터셋 가이드](../../../datasets/pose/index.md)에서 찾아볼 수 있습니다. 기존 데이터셋을 다른 형식(예: COCO 등)에서 YOLO 형식으로 변환하려면 Ultralytics의 [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) 도구를 사용하세요. |
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## 검증 |
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학습된 YOLOv8n-pose 모델의 정확도를 COCO128-pose 데이터셋에서 검증하기. 모델은 학습 `data` 및 인수를 모델 속성으로 유지하기 때문에 인수를 전달할 필요가 없습니다. |
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!!! Example "예제" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# 모델 불러오기 |
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model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 공식 모델 불러오기 |
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model = YOLO('path/to/best.pt') # 사용자 모델 불러오기 |
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# 모델 검증 |
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metrics = model.val() # 데이터셋 및 설정을 기억하므로 인수 필요 없음 |
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metrics.box.map # map50-95 |
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metrics.box.map50 # map50 |
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metrics.box.map75 # map75 |
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metrics.box.maps # 각 범주의 map50-95를 포함하는 리스트 |
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``` |
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=== "CLI" |
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```bash |
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yolo pose val model=yolov8n-pose.pt # 공식 모델 검증 |
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yolo pose val model=path/to/best.pt # 사용자 모델 검증 |
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``` |
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## 예측 |
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학습된 YOLOv8n-pose 모델을 사용하여 이미지에 대한 예측 수행하기. |
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!!! Example "예제" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# 모델 불러오기 |
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model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 공식 모델 불러오기 |
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model = YOLO('path/to/best.pt') # 사용자 모델 불러오기 |
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# 모델로 예측하기 |
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results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # 이미지에서 예측 |
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``` |
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=== "CLI" |
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```bash |
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yolo pose predict model=yolov8n-pose.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # 공식 모델로 예측 |
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yolo pose predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # 사용자 모델로 예측 |
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``` |
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`predict` 모드의 전체 세부 정보는 [예측](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/) 페이지에서 확인하세요. |
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## 내보내기 |
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YOLOv8n 포즈 모델을 ONNX, CoreML 등 다른 형식으로 내보내기. |
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!!! Example "예제" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# 모델 불러오기 |
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model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 공식 모델 불러오기 |
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model = YOLO('path/to/best.pt') # 사용자 학습 모델 불러오기 |
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# 모델 내보내기 |
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model.export(format='onnx') |
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``` |
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=== "CLI" |
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```bash |
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yolo export model=yolov8n-pose.pt format=onnx # 공식 모델 내보내기 |
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yolo export model=path/to/best.pt format=onnx # 사용자 학습 모델 내보내기 |
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``` |
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YOLOv8-pose 내보내기 가능한 형식은 아래 표에 나열되어 있습니다. 내보낸 모델에서 직접 예측 또는 검증이 가능합니다, 예: `yolo predict model=yolov8n-pose.onnx`. 내보내기가 완료된 후 모델 사용 예제가 표시됩니다. |
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| 형식 | `format` 인수 | 모델 | 메타데이터 | 인수 | |
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| [PyTorch](https://pytorch.org/) | - | `yolov8n-pose.pt` | ✅ | - | |
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| [TorchScript](https://pytorch.org/docs/stable/jit.html) | `torchscript` | `yolov8n-pose.torchscript` | ✅ | `imgsz`, `optimize` | |
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| [ONNX](https://onnx.ai/) | `onnx` | `yolov8n-pose.onnx` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `opset` | |
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| [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/latest/index.html) | `openvino` | `yolov8n-pose_openvino_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` | |
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| [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | `engine` | `yolov8n-pose.engine` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `workspace` | |
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| [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n-pose.mlpackage` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8`, `nms` | |
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| [TF SavedModel](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model) | `saved_model` | `yolov8n-pose_saved_model/` | ✅ | `imgsz`, `keras` | |
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| [TF GraphDef](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph) | `pb` | `yolov8n-pose.pb` | ❌ | `imgsz` | |
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| [TF Lite](https://www.tensorflow.org/lite) | `tflite` | `yolov8n-pose.tflite` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8` | |
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| [TF Edge TPU](https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/) | `edgetpu` | `yolov8n-pose_edgetpu.tflite` | ✅ | `imgsz` | |
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| [TF.js](https://www.tensorflow.org/js) | `tfjs` | `yolov8n-pose_web_model/` | ✅ | `imgsz` | |
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| [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle) | `paddle` | `yolov8n-pose_paddle_model/` | ✅ | `imgsz` | |
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| [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn) | `ncnn` | `yolov8n-pose_ncnn_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` | |
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`export`의 전체 세부 정보는 [내보내기](https://docs.ultralytics.com/modes/export/) 페이지에서 확인하세요.
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