本课程将带您进入yolov8面向实例分割框架搭建环境，标注，训练，测试等完整实现过程。这个课程主要使用的环境都是在ubuntu18.04.6操作系统上进行的，主要内容如下

1、 yolov8目标检测框架基本介绍

2、搭建ubuntu上yolov8环境

3、用roboflow或者labelme标注自己的数据集

4、转换数据集

 5、配置参数

6、参数调节和训练

7、测试自己的模型

yolov8不仅仅是一个目标检测框架，也具备实例分割和图像分类的功能。让我们在cv领域多出一个非常实用深度学习算法框，本课程主要针对实例分割做自己的数据集训练，不对目标检测和图像分类训练做讲解，请同学注意一下本课程主要内容，可以先观看本课程的课程导论，了解课程主要内容和体系结构。

本课程需要用到的环境：

(1)ubuntu18.04系统，您也可以使用其他版本系统比如ubuntu16.04/ubuntu20.04

(2)带有nvidia显卡的台式机或者笔记本，要求显卡必须>=GTX920MX以上。