YOLOV8关键点检测-用训练得到的模型预测图像、视频、摄像头画面

【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，用上一讲训练得到的关键点检测YOLOV8模型，分别对单张图像、视频文件、摄像头实时画面，运行推理预测。通过命令行、Python API两种方式，获得预测结果，并可视化预测结果。

本讲用的模型仍然是原生Pytorch模型，没有经过专门的轻量化处理、加速和优化，也没有针对性部署在推理引擎和硬件平台，后续将会单独讲解模型部署，加速推理速度。