本课程将带您进入yolov8面向目标检测框架搭建环境，标注，训练，测试等完整实现过程。环境基础都是在ubuntu系统上进行教学。主要内容如下

1、 yolov8框架基本介绍

2、搭建ubuntu上yolov8环境

3、用labelImg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是yolov5团队最新佳作，是一个anchor free的框架，集成了yolov3,yolov5,yolov8框架。yolov8发布形式为cli版本，大大降低了使用难度，是目前非常优秀目标检测图像分类实例分割的框架。yolov8不仅仅是一个目标检测框架，而且集成了图像分类，实例分割。让我们在cv领域又多出一个非常实用深度学习算法框，本课程主要针对目标检测做自己的数据集训练，不对实例分割和图像分类训练做讲解，请同学中注意一下本课程主要内容，请观看本课程的课程导论，了解课程主要内容和体系结构。本课程您需要准备环境是：

（1）ubuntu18.04系统,其他系统也可以

（2）必须要配有nvidia显卡，可以是GTX920MX以上显卡都行，建议是RTX3060等高端显卡。