包含课程

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  5039人 学习人数

  5.0分 课程评分
  YOLOv8实例分割实战：训练自己的数据集

  Ultralytics YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 支持目标检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。本课程将手把手地教大家使用labelme标注和使用YOLOv8训练自己的数据集，完成一个多目标实例分割实战项目。本课程以汽车驾驶场景图片和视频开展项目实战：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和实例分割。 本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装软件环境（Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn）、安装PyTorch、安装YOLOv8、使用labelme标注自己的数据集、数据集格式转换、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计、YOLOv8 PySide6 GUI可视化界面。 

  YOLO

  实例分割

  计算机视觉

  YOLOv8

  人工智能

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  600人 学习人数

  5.0分 课程评分
  YOLOv8实例分割实战：Android手机部署

  本课程在Windows上手把手演示YOLOv8（YOLOv8n和YOLOv8s）实例分割在Android（安卓）手机进行部署的过程。内容包括：安装软件环境、安装PyTorch，克隆和安装YOLOv8，导出onnx模型，onnx转换成NCNN文件，安装Android Studio，准备Android项目文件(下载项目文件、放置ncnn模型文件、放置ncnn和opencv的android文件)，手机连接电脑并编译软件(安装投屏软件、手机连接电脑配置、编译和调试、导出签名apk)，自己数据集训练模型的部署，项目代码解析（安卓的JNI机制、YOLOv8实例分割算法原理、C++代码、Java代码）。

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