YOLOv8实战火焰和烟雾检测

YOLOv8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结合可变形卷积（deformable convolution）训练火焰和烟雾数据集，完成一个多目标检测实战项目，可实时检测图像、视频、摄像头和流媒体(http/rtsp)中火焰和烟雾，并提供可视化演示界面 。 

课程的火焰和烟雾数据集中图片数量超过9000张，以PASCAL VOC格式标注，分为火焰、烟雾和其它三个物体类别。 

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PyTorch、安装YOLOv8、 准备数据集（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结合可变形卷积训练数据集、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。