yolov8 custom

YOLOv8 (You Only Look Once version 8) 是YOLO系列（一种实时目标检测算法）的最新版本，它在YOLOv7的基础上进行了改进和优化。Custom模型是指用户自定义的YOLOv8模型，通常用于特定场景下的目标检测任务，如工业自动化、安防监控等，用户可以针对实际需求调整网络结构、添加或删除层，定制损失函数，甚至训练新的类别。

自定义YOLOv8的过程包括以下几个步骤：
1. 数据集准备：收集或制作适合自己领域的标注数据，格式通常是CSV或XML。
2. 配置文件编辑：修改`config.py`文件，设置网络结构、锚点、学习率等参数，并可以选择预训练权重开始训练。
3. 训练模型：使用Darknet框架提供的命令行工具`yolov8 train`，传入配置文件和数据集路径开始训练。
4. 测试和调整：训练完成后，用测试数据评估模型性能，并可能需要微调超参数或调整模型结构以提高精度。
5. 导出模型：最后，使用`yolov8 export`将模型导出为ONNX或TensorFlow等格式，以便部署到实际应用中。