YOLOv8自定義對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割、目標(biāo)跟蹤從訓(xùn)練到部署

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今天給大家分享一套YOLO8的視頻教程，《YOLOv8自定義對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割、目標(biāo)跟蹤從訓(xùn)練到部署》，2023年新課，視頻+源碼+課件+數(shù)據(jù)下載。

《YOLOv8自定義對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割、目標(biāo)跟蹤從訓(xùn)練到部署》課程詳解YOLOv8模型結(jié)構(gòu)從backbone、neck、header、loss層面詳解YOLOv8相比YOLOX、YOLOv5、YOLOv6的全面改進(jìn)與創(chuàng)新。

《《YOLOv8自定義對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割、目標(biāo)跟蹤從訓(xùn)練到部署》》課程完成YOLOv8自定義數(shù)據(jù)的對(duì)象檢測(cè)，實(shí)例分割、自定義對(duì)象跟蹤，YOLOv8在主流推理平臺(tái)上部署包括 OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT推理代碼詳解與演示。打通從模型結(jié)構(gòu)理論到工程實(shí)踐訓(xùn)練部署整個(gè)流程。徹底玩轉(zhuǎn)YOLOv8。

章節(jié)1：YOLOv8介紹與安裝環(huán)境測(cè)試

章節(jié)2：YOLOv8模型結(jié)構(gòu)與源碼詳解

章節(jié)3：YOLOv8自定義對(duì)象檢測(cè)

章節(jié)4：YOLOv8自定義實(shí)例分割-工業(yè)缺陷檢測(cè)

章節(jié)5：YOLOv8自定義對(duì)象跟蹤

章節(jié)6：YOLOv8模型推理部署

章節(jié)7：YOLOv8課程總結(jié)

源碼+課件+數(shù)據(jù)

安裝

YOLOv8有兩種安裝方式，一種是直接用pip命令安裝：

pip install ultralytics

另外一種是通過(guò)源碼安裝：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

cd ultralytics

pip install -e '.[dev]'

安裝完成后就可以通過(guò)yolo命令在命令行進(jìn)行使用了。

目標(biāo)檢測(cè)

使用YOLOv8進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，可以使用下面的命令：

yolo task=detect mode=predict model=yolov8n.pt source=ultralytics/assets/bus.jpg imgsz=640 show=True save=True

如果模型權(quán)重不存在，程序會(huì)自動(dòng)從GitHub中下載。如果對(duì)命令行的參數(shù)不了解，可以參考官方文檔的說(shuō)明，也可以直接看ultralytics代碼倉(cāng)庫(kù)中的ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件，里面有所有參數(shù)的說(shuō)明和默認(rèn)值。

from openvino.runtime import Core

import numpy as np

import CV2, time

from ultralytics.yolo.utils import ROOT, yaml_load

from ultralytics.yolo.utils.checks import check_yaml

MODEL_NAME = "yolov8n-int8"

CLASSES = yaml_load(check_yaml('coco128.yaml'))['names']

colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(CLASSES), 3))