yolov8项目实战-训练自己的数据集

yolov8项目实战-训练自己的数据集资源介绍:

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yolov8 支持目标检测与跟踪、实例分割、图像分类和pose关键点检测，本课程讲的是目标检测。

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。

课程适合刚接触yolov8的初学者，讲解了anaconda和pycharn、labelimg等学习软件的安装，并使用labelimg标注、划分、转换数据集。

训练完成后，会演示如何推理测试，对模型好坏进行简单的评估，为了更好的了解yolov8，还对代码的大部分文件夹的作用进行介绍，学会debug调试代码。

资源目录:

CSDN yolov8项目实战-训练自己的数据集
├─ 01-anaconda下载安装创建独立环境.mp4
├─ 02- pycharm下载安装+yolov8 CPU版环境安装.mp4
├─ 03-yolov8GPU版环境安装.mp4
├─ 04-3种查看英伟达显卡CUDA版本的方法.mp4
├─ 05- cuda和cudnn下载和安装.mp4
├─ 06-labelimg安装使用-数据集标注.mp4
├─ 07-划分数据集+xml格式转换.mp4
├─ 08- 数据集配置以及训练(本机).mp4
├─ 09- 训练常见报错处理--页面太小，Arial.ttf下载错误等.mp4
├─ 10- 模型推理检测-摄像头+图片检测.mp4
├─ 11-pt模型转换导出onnx格式.mp4
├─ 12-训练结果分析--混淆矩阵.mp4
├─ 13-训练结果分析-F1曲线置信度召回率正反例解释.mp4
├─ 14- 服务器训练数据集-矩池云.mp4
├─ 15-服务器训练数据集-恒源云.mp4
├─ 16-yolov8代码讲解-debug调试-GPT问答.mp4
├─ 资料.zip
└─ CSDN yolov8项目实战-训练自己的数据集.zip