YOLOv8 支持目标检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。本课程将手把手地教大家使用labelme标注和使用YOLOv8训练自己的数据集,完成一个多目标实例分割实战项目。本课程以汽车驾驶场景图片和视频开展项目实战:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和实例分割。 本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目...
掌握YOLOv8实例分割训练自己的数据集方法 课程简介: Ultralytics YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功,引入了新功能和改进,进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 支持目标检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。 本课程将手把手地教大家使用labelme标注和使用YOLOv8训练自己的数据集,完成一个多目标实例分割实战项目。
准备自定义数据集,这里以猫狗识别为例,使用特定数据集,并下载标注工具labelme进行标注, 代码中包含多个任务,如检测和分割。这里使用的是官方代码,专注于检测任务。2. 数据集的构建 可以使用官方的开源数据集coco、Imagenet等,根据自己的需求选择。我在yolov8m的基础上训练了自己的数据集(分为test、train、val)。在...
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