资源介绍
51CTO·yolov8项目实战-训练自己的数据集
yolov8 支持目标检测与跟踪、实例分割、图像分类和pose关键点检测，本课程讲的是目标检测。
课程适合刚接触yolov8的初学者，讲解了anaconda和pycharn、labelimg等学习软件的安装，并使用labelimg标注、划分、转换数据集。
训练完成后，会演示如何推理测试，对模型好坏进行简单的评估，为了更好的了解yolov8，还对代码的大部分文件夹的作用进行介绍，学会debug调试代码。
为了加速训练，课程介绍了两种服务器训练数据集的方法，分别是矩池云、恒源云。
资源目录
├─01-anaconda下载安装创建独立环境.mp4 42.2MB
├─02- pycharm下载安装+yolov8 CPU版环境安装.mp4 64.34MB
├─03-yolov8GPU版环境安装.mp4 49.37MB
├─04-3种查看英伟达显卡CUDA版本的方法.mp4 11.2MB
├─05- cuda和cudnn下载和安装.mp4 61.1MB
├─06-labelimg安装使用-数据集标注.mp4 122.91MB
├─07-划分数据集+xml格式转换.mp4 57.03MB
├─08- 数据集配置以及训练(本机).mp4 68.75MB
├─09- 训练常见报错处理–页面太小，Arial.ttf下载错误等.mp4 60.06MB
├─10- 模型推理检测-摄像头+图片检测.mp4 42.17MB
├─11-pt模型转换导出onnx格式.mp4 32.74MB
├─12-训练结果分析–混淆矩阵.mp4 57.73MB
├─13-训练结果分析-F1曲线置信度召回率正反例解释.mp4 144.59MB
├─14- 服务器训练数据集-矩池云.mp4 138.34MB
├─15-服务器训练数据集-恒源云.mp4 142.76MB
├─16-yolov8代码讲解-debug调试-GPT问答.mp4 119.81MB
├─课程资料.zip 4.97MB
