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适合人群:
希望学习YOLOv8目标检测技术的学员和从业者
你将会学到:
掌握YOLOv8目标检测训练自己的数据集方法
课程简介:
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PyTorch、安装YOLOv8、使用labelme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。
本课程新增了在阿里云上使用免费GPU算力的项目实战演示流程。免费GPU算力的领取方法和项目操作流程请见课程视频。
课程大纲-YOLOv8目标检测实战:训练自己的数据集
第1章课程介绍(9分钟1节)
第2章目标检测基础知识(29分钟3节)
第3章YOLOv8目标检测网络(35分钟2节)
第4章YOLOv8目标检测项目实战Ubuntu(1小时18分钟11节)
第5章YOLOv8目标检测项目实战(Windows)(1小时18分钟11节)
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