YOLOv8深度学习框架源码及文档教程下载

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5星 · 超过95%的资源 2 下载量 115 浏览量 更新于2024-10-21 2 收藏 938KB RAR 举报
资源摘要信息:"YOLOv8深度学习框架是计算机视觉领域内用于目标检测的最新技术之一。该框架是在YOLO(You Only Look Once)系列的前几个版本基础上发展而来的,旨在提供更快速、准确的目标检测能力。YOLOv8框架采用深度学习算法,能够实时处理图像数据,并准确地识别和定位图像中的多个目标。 在资源描述中提到,该资源包含源码和说明文档,意味着用户可以获取到YOLOv8框架的完整实现代码,以及必要的文档说明,帮助理解框架的使用和设计原理。这对于学习和研究深度学习、计算机视觉以及相关领域的学生和研究人员来说,是一个非常有价值的参考资料。 资源被推荐给计算机科学、电子信息工程、数学等专业的大学生和研究人员使用,因为这些专业的学习和研究与深度学习框架的应用紧密相关。无论是课程设计、期末大作业还是毕业设计,YOLOv8深度学习框架都能作为参考资料,为学生提供一个实际操作和深入研究的机会。 更多仿真源码和数据集的下载列表可以在指定的链接中找到。这表示,除了YOLOv8框架本身,用户还可以通过提供的链接获取到更多的辅助资源,如其他仿真源码和数据集,这些都是进行深度学习研究和开发不可或缺的工具。 在使用资源时,需要注意免责声明。这表明资源是作为参考资料而非定制化解决方案提供的,用户需要有一定的基础来理解代码,并能自行调试和修改代码。这主要是因为深度学习框架的使用和开发需要对编程语言和深度学习算法有一定的掌握。资源的提供者不承担答疑和解决所有问题的责任,这意味着用户需要通过自己的努力和可能的社区支持来解决在使用过程中遇到的问题。 在标签部分,“深度学习”和“YOLOv8深度学习框架”清晰地指出了该资源的核心内容和定位。深度学习是目前人工智能领域最热门和重要的研究方向之一,而YOLOv8作为深度学习中一个具体的应用工具,吸引了众多研究者的关注。 综上所述,YOLOv8深度学习框架的源码和说明文档是计算机视觉和深度学习学习者和研究者的宝贵资源。它不仅提供了实用的技术实现,还鼓励用户通过自主学习和探索来加深对深度学习技术的理解和应用。"
2023-08-22 上传
基于YOLOv8的各种瓶子识别检测系统源码(部署教程+训练好的模型+各项评估指标曲线).zip 平均准确率:0.95 类别:bottle 【资源介绍】 1、ultralytics-main ultralytics-main为YOLOv8源代码,里面涵盖基于yolov8分类、目标检测额、姿态估计、图像分割四部分代码,我们使用的是detect部分,也就是目标检测代码 2、搭建环境 安装anaconda 和 pycharm windows系统、mac系统、Linux系统都适配 在anaconda中新建一个新的envs虚拟空间(可以参考博客来),命令窗口执行:conda create -n YOLOv8 python==3.8 创建完YOLOv8-GUI虚拟空间后,命令窗口执行:source activate YOLOv8 激活虚拟空间 然后就在YOLOv8虚拟空间内安装requirements.txt中的所有安装包,命令窗口执行:pip install -r requirements.txt 使用清华源安装更快 3、训练模型过程 进入到\ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\文件夹下,datasets即为我们需要准备好的数据集,训练其他模型同理。 data文件夹下的bicycle.yaml文件为数据集配置文件,该文件为本人训练自行车检测模型时创建,训练其他模型,可自行创建。博文有介绍https://blog.csdn.net/DeepLearning_?spm=1011.2415.3001.5343 train.py中238行,修改为data = cfg.data or './bicycle.yaml' # or yolo.ClassificationDataset("mnist") 237行修改自己使用的预训练模型 若自己有显卡,修改239行,如我有四张显卡,即改成args = dict(model=model, data=data, device=”0,1,2,3“) 以上配置完成后运行train.py开始训练模型,训练完毕后会在runs/detect/文件夹下生成train*文件夹,里面包含模型和评估指标等 4、推理测试 训练好模型,打开predict.py,修改87行,model = cfg.model or 'yolov8n.pt',把yolov8n.pt换成我们刚才训练完生成的模型路径(在\ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\runs\detect文件夹下),待测试的图片或者视频存放于ultralytics\ultralytics\assets文件夹, 运行predict.py即可,检测结果会在runs/detect/train文件夹下生成。