YOLOv8 是一种流行的目标检测算法，它以其高效和准确而闻名。以下是一些关于 YOLOv8 的基本概念和教程。

基本概念

  • 目标检测：目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别图像中的对象并定位它们的位置。
  • YOLO（You Only Look Once）：YOLO 是一种单阶段目标检测算法，它直接从图像中预测边界框和类别概率，而不是像传统的两阶段方法那样先进行候选框生成。

教程

安装依赖

在开始之前，确保你已经安装了以下依赖：

  • Python 3.7+
  • OpenCV 4.5+
  • PyTorch 1.8+
pip install torch torchvision opencv-python

实践步骤

  1. 数据准备：首先，你需要准备一个包含图像和标签的数据集。
  2. 模型训练：使用 YOLOv8 模型对数据进行训练。
  3. 模型评估：在测试集上评估模型的性能。
  4. 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中。

示例代码

以下是一个简单的 YOLOv8 模型训练示例：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from yolov8 import YOLOv8

# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 创建模型
model = YOLOv8()

# 训练模型
model.fit(train_loader, epochs=10)

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'yolov8_model.pth')

扩展阅读

更多关于 YOLOv8 的信息，可以参考以下链接：

YOLOv8 模型结构图