你将收获

掌握YOLOv8训练垃圾分类目标检测数据集的方法

获得超万张已标注目标检测数据集

学习YOLOv8 PySide6 GUI可视化演示界面

适用人群

希望学习YOLOv8目标检测技术的学员和从业者

课程介绍

垃圾分类是一项利国利民的民生工程,需要全社会的共同参与。 YOLOv8是前沿的目标检测技术,它基于先前 YOLO 版本在目标检测任务上的成功,进一步提升性能和灵活性。

本课程将手把手地教大家使用YOLOv8训练垃圾分类数据集,完成一个多目标检测实战项目。项目利用超万张已标注的目标检测数据集进行训练,对居民生活垃圾图片进行检测,找出图片中属于哪个类别的垃圾,并指示出在图片中的位置。项目完成后可实时检测图像、视频、摄像头和流媒体(http/rtsp)中44个类别的分类垃圾,并提供可视化演示界面 。 

本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括:数据集及格式转换、探索性数据分析(EDA)、安装软件环境(Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn)、安装PyTorch、安装YOLOv8、 准备数据集(自动划分训练集和验证集)、修改代码(支持中文标签显示)、修改配置文件、训练垃圾分类目标检测数据集(合适的命令参数选择)、测试训练出的网络模型和性能统计、GUI可视化演示界面使用PySide6开发,支持本地图片和视频推理、摄像头实时视频流推理、HTTP/RTSP流实时推理。 

检测效果

 

EDA

可视化界面

课程内容

 

 

课程目录