导入YOLOv8姿态标注时仅加载图片无标注点问题求助

• 检查标注文件格式正确性
  YOLOv8 Pose的标注txt文件每行必须严格遵循格式：class_id x_center y_center width height x1 y1 v1 x2 y2 v2 ... x6 y6 v6

  • 确认每个标注条目包含6组关键点（每组x/y/v三个值），无缺失或格式错误（比如空格分隔是否正确，无多余符号）
  • 标注文件名必须和对应图片文件名完全匹配（如frame1.png对应frame1.txt），且都放在labels/train目录下

• 补全data.yaml的必要配置
  现有配置缺少类别数量声明，CVAT可能无法正确解析，修改后的配置如下：

  path: ./ # dataset root dir
  train: images/train/ # train images (relative to 'path')
  nc: 1 # 类别数量
  # Keypoint settings
  kpt_shape: [6, 2]
  # Classes
  names:
    0: shark
  

• 确认压缩包结构无冗余层级
  压缩包解压后必须直接呈现以下内容，不能有额外外层文件夹：

  • images/train/
  • labels/train/
  • data.yaml
  • train.txt

• 修正任务标签的关键点配置
  创建任务时添加的「shark」标签必须开启关键点设置：

  1. 进入标签编辑界面
  2. 找到「关键点」选项，设置数量为6
  3. 保存标签后再导入数据集
     （默认标签无关键点配置，CVAT会忽略Pose标注内容）

• 小批量数据测试排查
  制作仅包含1张图片+对应标注的测试压缩包，搭配修改后的data.yaml和仅含该图片路径的train.txt，导入CVAT验证是否能正常显示标注，排除大量数据导致的加载异常

• 检查CVAT版本兼容性
  旧版本CVAT可能存在YOLOv8 Pose解析bug，建议升级至最新稳定版本后重试

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user28718285