在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南
在人工智能和计算机视觉领域，人体姿态估计是一项极具挑战性的任务，它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员，以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上，使用RKNN（Rockchip Neural Network Toolkit）框架部署YOLOv8Pose模型，并进行C++代码的编译和运行。注 本文全部代码、数据、模型、库，均已放置在文末的百度云盘链接里
一、准备工作
在开始之前，请确保你已经完成了以下准备工作：
- RK3588开发板：确保你的RK3588开发板已经正确连接并配置好了开发环境。
- RKNN SDK：从瑞芯微官方网站下载并安装RKNN SDK，这是进行模型转换和推理所必需的。
- YOLOv8Pose模型：确保你已经有了YOLOv8Pose的ONNX模型文件，并且已经按照