YOLOV8关键点检测-训练自己的关键点检测模型

【同济子豪兄-两天带你搞定关键点检测毕业设计全流程】
“关键点检测”（Keypoint Detection）是计算机视觉解决的基础核心任务之一：从图像中识别出带语义的点，并输出点的坐标。关键点检测全流程包括：标注数据集、训练深度学习算法、评估性能、推理预测、应用部署。
代码教程：https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset

本集视频，在自己标注的关键点检测数据集上，训练YOLOV8关键点检测深度学习算法。下载三角板样例数据集，介绍YOLOV8训练命令行参数，微调（Fine Tuning）和从头重新训练（From Scratch）两种迁移学习训练方式，并给出训练样例代码，使用wandb对训练过程可视化。分析模型输出结果，可视化标签分布、损失函数、测试集评估指标。得到模型权重文件，用于后续推理预测和应用部署。