实现高效目标检测与实例分割：一键训练yolov8模型

资源首先定义了目标检测的任务，然后分别介绍了Two stage方法和One stage方法的基本流程及优缺点。此外，还对目标检测中常见的名词如NMS、IoU和mAP进行了详细的解释。最后，资源中提到了一键导出onnx.zip的功能，使得模型可以被方便地用于生产环境中。" 1. 目标检测概述 目标检测是计算机视觉的核心问题之一，其任务是在图像中识别和定位一个或多个感兴趣的目标，并确定它们的类别。目标检测包含两个子任务：目标定位和目标分类。输出结果通常是包含类别标签和位置的边界框以及置信度分数。 ***o stage方法 Two stage方法将目标检测分为两个阶段。第一阶段为Region Proposal阶段，负责生成潜在的目标候选框。第二阶段为分类和位置精修阶段，对候选框进行分类并微调位置。该方法的代表算法包括R-CNN系列和SPPNet，其优势在于检测精度高，劣势则是速度相对较慢。 3. One stage方法 One stage方法直接进行目标的分类和定位，无需生成Region Proposal，因此速度较快，但在准确度上略逊一筹。典型的One stage算法有YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 4. 常见名词解释 4.1 NMS（Non-Maximum Suppression） 非极大值抑制是一种后处理技术，用于从多个预测边界框中选择最具代表性的结果。主要步骤包括设定置信度阈值过滤、置信度排序、删除重叠边界框以及重复上述过程，直至处理完所有边界框。 4.2 IoU（Intersection over Union） IoU用于度量两个边界框的重叠程度，计算方法是两个边界框的交集面积除以并集面积。IoU值越大表示预测结果越精确。 4.3 mAP（mean Average Precision） 均值平均精度是评价目标检测模型效果的重要指标，介于0到1之间，值越大越好。mAP是多个AP值的平均，而AP是通过改变置信度阈值得到的一系列Precision和Recall值绘制的P-R曲线下的面积。 5. YOLOv8模型训练 资源提供了使用YOLOv8模型进行目标检测或实例分割模型训练的方法，用户仅需输入图片路径并根据提示操作即可训练模型。训练完成后，还提供了一键导出onnx.zip的功能，便于模型在生产环境中的部署和使用。