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课程介绍
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适合人群
希望学习YOLOv8实例分割技术的学员和从业者
你将会学到
掌握YOLOv8实例分割训练自己的数据集方法
课程简介

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。

本课程将手把手地教大家使用labelme标注和使用YOLOv8训练自己的数据集,完成一个多目标实例分割实战项目。本课程以汽车驾驶场景图片和视频开展项目实战:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和实例分割。 

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、数据集格式转换、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计、YOLOv8 PySide6 GUI可视化界面。 

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