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是一种高性能的目标检测算法，能够用于多种目标的准确检测。为了使用YOLOv8进行车辆和行人的检测，您需要按照以下步骤准备和训练模型：

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，准备自定义数据集。您需要收集包含车辆和行人的图像，并对这些图像进行标注。标注过程通常使用标注工具如LabelImg来完成，您需要为每张图片中的每个目标绘制边界框，并为每个目标分配类别标签。完成标注后，您将得到一系列标注文件，例如.xml格式，这些文件中包含了目标的类别和位置信息。

接下来，组织数据集格式并编写yaml配置文件。您需要将所有图像和对应的标注文件按照一定的目录结构进行存放，并创建一个yaml文件，其中包含训练集和验证集的路径信息以及类别名称等。

准备数据集之后，您可以开始训练模型。根据《Yolov8俯拍车辆与行人检测实战教程》，您需要使用YOLOv8的训练脚本来训练模型。在训练之前，可能需要根据数据集的特点和训练环境调整超参数，如学习率、批大小和训练周期等。训练过程中，可以通过监控训练日志和验证集上的指标来判断模型是否训练到位。

训练完成后，您需要使用模型进行推理。在推理之前，确保您的模型权重文件和配置文件是最新的，并且与推理脚本兼容。将待检测的图像输入到模型中，模型会输出目标的类别和位置信息。

在整个过程中，您可以利用《Yolov8俯拍车辆与行人检测实战教程》提供的资源，包括项目实战、代码实战和数据集等，来帮助您更有效地完成目标检测任务。教程不仅提供了实战经验，还涵盖了从数据集准备、代码实现到模型训练和推理的全面知识。

如果您希望继续深入学习，推荐查看与YOLOv8相关的高级资料，例如深入研究YOLOv8的架构改进、训练技巧和优化策略，这将有助于您在目标检测领域取得更广泛和深入的了解。

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)