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💡💡💡本文解决什么问题：轻量高性能网络PPLCNet替换YOLOv8 backbone
PPLCNet | GFLOPs从9.6降低至6.6， mAP50从0.921下降至0.901，mAP50-95从0.697提升至0.752
Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html
✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集；
🚀🚀🚀模型性能提升、pose模式部署能力；
🍉🍉🍉应用范围：工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测；
1.YOLOv8-pose引入PPLCNet性能
直接先上图
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