YOLOv8实战案例：道路交通车辆检测与计数

# 1.1 YOLOv8模型简介

YOLOv8是目前最先进的实时目标检测模型之一，由旷视科技于2022年发布。与之前的YOLOv7相比，YOLOv8在精度和速度上都有了显著提升。YOLOv8采用了一种新的网络结构，称为Cross-Stage Partial Connections (CSP)，该结构可以减少计算量，同时保持模型的精度。此外，YOLOv8还使用了新的训练策略，称为SimOTA，该策略可以提高模型在小目标检测方面的性能。

# 2. YOLOv8实战环境搭建与数据准备

### 2.1 环境搭建与依赖安装

**环境要求：**

* 操作系统：Ubuntu 18.04 或更高版本
* Python：3.7 或更高版本
* CUDA：11.1 或更高版本
* cuDNN：8.0 或更高版本
* PyTorch：1.8 或更高版本

**依赖安装：**

1. 安装CUDA和cuDNN，具体步骤参考官方文档。
2. 创建虚拟环境并安装PyTorch：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install torch torchvision

3. 安装YOLOv8：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

### 2.2 数据集获取与预处理

**数据集获取：**

* COCO数据集：包含80个物体类别，用于训练通用目标检测模型。
* VOC数据集：包含20个物体类别，用于训练特定领域的模型。
* 自定义数据集：收集符合特定任务需求的图像和标注。

**数据集预处理：**

1. **图像预处理：**将图像调整为统一大小，并进行归一化处理。
2. **标注预处理：**将标注文件转换为YOLOv8支持的格式，包括类别ID、边界框坐标和置信度。
3. **数据集划分：**将数据集划分为训练集、验证集和测试集，比例一般为7:2:1。

**代码示例：**

import os
from PIL import Image
import numpy as np

# 图像预处理
def preprocess_image(image_path, input_size):
    image = Image.open(image_path)
    image = image.resize((input_size, input_size))
    image = np.array(image) / 255.0
    return image

# 标注预处理
def preprocess_label(label_path, input_size):
    with open(label_path, "r") as f:
        labels = f.readlines()
    labels = [label.strip().split(" ") for label in labels]
    for label in labels:
        label[1:] = [float(x) for x in label[1:]]
        label[1:] = label[1:] * input_size
    return labels

# 数据集划分
def split_dataset(dataset_path, train_ratio=0.7, val_ratio=0.2):
    images = os.listdir(dataset_path)
    np.random.shuffle(images)
    train_size = int(len(images) * train_ratio)
    val_size = int(len(images) * val_ratio)
    train_images = images[:train_size]
    val_images = images[train_size:train_size+val_size]
    test_images = images[train_size+val_size:]
    return train_images, val_images, test_images

# 3. YOLOv8模型训练与评估

### 3.1 训练配置与参数调优

#### 训练配置

YOLOv8模型训练配置主要包括以下参数：

| 参数 | 描述 |
|---|---|
| batch_size | 训练批次大小 |
| epochs | 训练轮数 |
| learning_rate |