如何使用YOLOv8进行自定义数据集的车辆和行人检测？请详细说明准备数据集、训练模型和推理验证的步骤。

YOLOv8作为一款性能强大的目标检测算法，对于实现自定义数据集上的车辆和行人检测具有很高的应用价值。要使用YOLOv8进行自定义数据集的车辆和行人检测，你需要经过几个主要步骤：数据集准备、模型训练和推理验证。

参考资源链接：[Yolov8俯拍车辆与行人检测实战教程](https://wenku.csdn.net/doc/35f9szobpo?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，数据集的准备是至关重要的一步。你需要收集并标注相应的车辆和行人图片，创建一个包含这些目标的数据集。标注工作通常可以使用标注工具（如LabelImg）完成，将目标的边界框坐标和类别标签记录下来。准备好后，你需要按照YOLO格式组织数据，并编写相应的yaml配置文件，该文件定义了数据集的路径、类别等信息。

接下来是模型的训练。YOLOv8的训练通常需要一个预先训练好的权重文件作为起点，可以使用官方提供的预训练模型或者从头开始训练。在训练前，你需要设置训练脚本中的参数，包括学习率、批次大小、训练轮次等。使用命令行工具或训练脚本启动训练过程，并监控训练日志以确保训练的稳定性和准确性。

模型训练完成后，就需要进行模型的推理验证了。这一步骤通常使用训练好的模型权重进行实际图片的检测，验证模型的检测性能。推理代码一般会在训练过程中或训练后的目录下提供，你可以直接使用或根据需要进行修改。运行推理脚本后，模型会在输入的图片上输出检测框，并标注出检测到的车辆和行人。

为了更深入理解和应用YOLOv8算法，推荐参考《Yolov8俯拍车辆与行人检测实战教程》。该教程基于YOLOv8算法，详细讲解了从数据集准备到模型训练和推理验证的整个流程，适合希望在实际项目中应用YOLOv8的目标检测爱好者和专业人士。

参考资源链接：[Yolov8俯拍车辆与行人检测实战教程](https://wenku.csdn.net/doc/35f9szobpo?spm=1055.2569.3001.10343)