课程介绍
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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训练中国交通标志数据集TT100K的方法
课程简介
在无人驾驶中,交通标志识别是一项重要的任务。YOLOv8是前沿的目标检测技术,它基于先前 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。
本课程将手把手地带大家使用YOLOv8训练TT100K中国交通标志数据集,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)中的交通标志,并提供PySide6开发的可视化演示界面 。
TT100K(Tsinghua-Tencent 100K)是一个专门用于交通标志检测的大规模数据集。该数据集由清华大学与腾讯公司联合开发。TT100K数据集包含了超过10万张图片。图片中包含了不同类型的交通标志,总计约有200,000个标签。本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法,并提供相应代码。
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、 TT00K数据集数据格式转换、准备数据集(自动划分训练集和验证集)、修改配置文件、训练数据集(合适的命令参数选择)、测试训练出的网络模型和性能统计、项目可视化演示界面。
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- 第一章 课程介绍
- 1-1试看 课程介绍06:19
- 第二章 目标检测基础知识
- 2-1目标检测-任务说明03:04
- 2-2目标检测-常用数据集02:45
- 2-3目标检测-性能指标23:12
- 第三章 YOLOv8网络
- 3-1YOLO目标检测系列发展史16:33
- 3-2YOLOv8网络架构18:32
- 第四章 交通标志数据集
- 4-1国外交通标志数据集06:06
- 4-2中国交通标志数据集TT100K10:02
- 第五章 YOLOv8中国交通标志识别项目实战-Windows
- 5-1安装软件环境07:49
- 5-2安装PyTorch03:35
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