如何利用YOLOv8算法在自定义数据集上实现车辆和行人的高准确率检测？请提供从数据预处理到模型训练再到推理验证的详细步骤。

在探索深度学习目标检测的世界时，YOLOv8算法以其出色的性能和准确性在业界引起了广泛关注。要使用YOLOv8进行自定义数据集的车辆和行人检测，你需要遵循一系列详细的步骤，从数据预处理到模型训练再到推理验证。

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，你需要准备并标注好自己的数据集。这通常意味着你需要收集车辆和行人的图像，并使用标注工具（如LabelImg或CVAT）为每张图像中的车辆和行人绘制边界框，同时为每个边界框分配正确的类别标签。准备好的数据集需要被分割为训练集和验证集，这有助于评估模型性能。

其次，你需要编写或修改数据集的配置文件（通常是yaml格式），以便YOLOv8能够识别和加载你的数据集。这个配置文件包括了数据集的路径、类别数量和类别名等信息。

接下来，使用YOLOv8进行模型训练。这涉及到选择合适的超参数，如学习率、批大小和训练轮次等，并在训练过程中监控损失和准确率指标。训练完成后，你将得到一个训练有素的模型，能够对输入图像中的车辆和行人进行检测。

最后，使用训练好的模型进行推理验证。你可以使用验证集或任何新的图像数据来测试模型的性能。推理过程中，模型会对每个目标的类别和位置进行预测，并输出边界框和置信度分数。

在整个过程中，你可能需要调整不同的参数和训练策略来优化检测效果。例如，如果检测的准确性不高，你可能需要收集更多多样的数据，或者对现有的数据集进行数据增强，以提高模型的泛化能力。

针对这个项目，强烈推荐查看《Yolov8俯拍车辆与行人检测实战教程》。这个教程不仅提供了完整的代码示例，还包括了对关键步骤的解释和必要的理论基础，是理解YOLOv8算法和目标检测技术的宝贵资源。在完成本项目后，你将能够将学到的知识和技能应用到其他目标检测任务中，进一步提升你的技术实力。

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)