YOLOv8目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv8目标检测实战:训练自己的数据集
共36节 3552人在学 课程详情
  • 课程介绍

    • 课程简介
  • 目标检测基础知识

    • 目标检测-任务说明
    • 目标检测-常用数据集
    • 目标检测-性能指标
  • YOLOv8目标检测网络

    • YOLO目标检测系列技术发展史
    • YOLOv8网络架构
  • YOLOv8目标检测项目实战(Windows)

    • 安装软件环境(Nvidia驱动,CUDA和cuDNN)
    • 安装PyTorch
    • 安装YOLOv8
    • 使用labelImg标注自己的数据集
    • 准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)
    • 修改配置文件
    • 修改配置文件(更新)
    • 训练自己的数据集(合适的命令参数选择)
    • 测试训练出的网络和性能统计
    • PySide6安装及YOLOv8的GUI可视化界面
    • YOLOv8的GUI可视化界面操作
    • GUI可视化界面注意事项
  • YOLOv8目标检测项目实战(Ubuntu)

    • 安装软件环境(Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn)
    • 安装PyTorch
    • 安装YOLOv8
    • 使用labelImg标注自己的数据集
    • 准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)
    • 修改配置文件
    • 修改配置文件(更新)
    • 训练自己的数据集(合适的命令参数选择)
    • 测试训练出的网络模型和性能统计
    • PySide6安装及YOLOv8的GUI可视化界面
    • YOLOv8的GUI可视化界面操作
    • GUI可视化界面注意事项
  • YOLOv8目标检测项目实战(阿里云免费算力)

    • 阿里云实例创建
    • 项目克隆和安装
    • 准备数据集
    • 修改配置文件
    • 训练自己的数据集
    • 性能评估

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    课时介绍

    目标检测任务的说明(what and where)

    课程介绍

    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。YOLOv8使用 PyTorch开发,设计了更高效的具有丰富梯度流的骨干网络和Neck。采用了Anchor-free无锚范式、解耦头、Task Aligned正负样本分配策略和CIoU+DFL损失等前沿技术。

    本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv8训练自己的数据集,完成一个多目标检测实战项目,可检测图像和视频中的足球和梅西两个目标类别。  

    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YOLOv8、标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、修改配置文件、训练自己的数据集(合适的命令参数选择)、测试训练出的网络模型和性能统计、YOLOv8 PySide6 GUI可视化界面。 

    本课程新增加了在阿里云上使用免费算力的项目实战演示流程。

    图片检测效果

    课程内容

    GUI效果图

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