Python基于自定义数据集YOLOv8实时视频目标检测训练视频教程

释放 YOLOv8 的潜力，这是一项彻底改变视频对象检测的尖端技术。 YOLOv8（即“You Only Look Once”）是一种最先进的深度卷积神经网络， 以其识别视频中对象的速度和准确性而闻名。在我们的课程“ YOLOv8：在自定义数据集上使用 Python 进行视频对象检测”，您将探索其在各种现实场景中的应用。在本课程中，您将概述所有 YOLO 变体，您将使用最新的 YOLO 版本 8 执行实时视频对象检测，与之前的 YOLO 版本相比，该版本非常快速且准确。 YOLOv8 在一次传递中处理整个图像以预测对象边界框及其类别，从而提高对象检测的计算效率。根据参数数量，YOLOv8 有五种变体：nano(n)、small(s)、medium(m)、large(l) 和 extra large(x)。您可以根据您的要求使用所有变体进行对象检测。

YOLOv8是一个支持多种计算机视觉任务的AI框架。 YOLO8 可用于执行对象检测、图像分割、分类和姿态估计。与其他物体检测器相比，YOLOv8 的速度和检测精度使其在视频和监控中的物体检测等实时应用中非常受欢迎。想象一下，部署 YOLOv8 来监控拥挤的公共空间的安全，轻松跟踪监控视频中的物体，或增强自动驾驶车辆的感知能力。见证其在体育分析方面的能力，精确检测足球比赛等动态比赛场景中的球员和动作。深入研究零售分析，YOLOv8 可以通过跟踪产品和人员流动来优化库存管理和客户体验。

对象检测是一项涉及识别图像或视频流中对象的位置和类别的任务。对象检测器的输出是一组包围图像中对象的边界框，以及每个框的类标签和置信度分数。当您需要识别场景中感兴趣的对象时，对象检测是一个不错的选择。本课程涵盖了使用 YOLOv8 深度学习架构以及 Python 和 PyTorch 进行对象检测的完整流程，并具有实际操作经验，如下所示：

课程细分： 主要学习成果

• 使用 Python 进行实时视频目标检测的 YOLOv8
• 在自定义数据集上训练、测试 YOLO8 并部署到您自己的项目
• YOLO 及其基于深度卷积神经网络的架构简介。
• YOLO 如何用于目标检测？
• CNN、RCNN、Fast RCNN 和 Faster RCNN 概述
• YOLO家族概述（YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7）
• 什么是 YOLOv8 及其架构？
• 用于对象检测的自定义足球运动员数据集配置
• 设置 Google Colab 以编写 Python 代码
• YOLOv8 Ultralytics 及其超参数设置
• 训练 YOLOv8 用于球员、裁判和足球检测
• 在视频和图像上测试 YOLOv8 训练模型
• 部署 YOLOv8：将模型导出为所需格式

你将会学到的