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Coursera 課程：《YOLOv8 目標檢測實戰：訓練自己的數據集》 本課程由 Ultralytics 開發的 YOLOv8 驅動，是 YOLO 系列的最新升級，在性能和靈活性上均有顯著提升。YOLOv8 不僅支援目標檢測與跟蹤，還擴展至實例分割、圖像分類和姿態估計等任務。 課程亮點： * **技術優勢**：基於 PyTorch 開發，採用高效的骨幹網路和 Neck 設計，並融合了 Anchor-free、解耦頭、Task Aligned 正負樣本分配策略、CIoU+DFL 損失等前沿技術。 * **實戰導向**：強調「手把手」教學，指導學員完成一個多目標檢測實戰專案，目標檢測對象為「足球」和「梅西」。 * **完整流程**：涵蓋從數據標注到模型訓練和評估的整個流程，包括： * 軟體環境搭建（Nvidia 顯卡驅動、CUDA、cuDNN、PyTorch） * YOLOv8 安裝 * 使用 labelImg 進行數據標注 * 數據集準備（自動劃分訓練集/驗證集） * 配置文件修改 * YOLOv8 模型訓練（命令行參數選擇） * 訓練模型的測試與性能統計 * **跨平台支援**：課程將分別在 Windows 和 Ubuntu 系統上進行專案演示，確保學員能夠適應不同操作環境。 總而言之，本課程旨在幫助學員掌握使用 YOLOv8 訓練自定義數據集的實操技能，並運用於實際的目標檢測專案中。
Ultralytics YOLOv8 基於先前 YOLO 版本的成功，引入了新功能和改進，進一步提升性能和靈活性。YOLOv8 支援目標檢測與跟蹤、實例分割、圖像分類和姿態估計任務。YOLOv8使用 PyTorch開發，設計了更高效的具有豐富梯度流的骨幹網路和Neck。採用了Anchor-free無錨范式、解耦頭、Task Aligned正負樣本分配策略和CIoU+DFL損失等前沿技術。本課程將手把手地教大家使用labelImg標注和使用YOLOv8訓練自己的資料集，完成一個多目標檢測實戰專案，可檢測圖像和視頻中的足球和梅西兩個目標類別。本課程分別在Windows和Ubuntu系統上做專案演示。包括：安裝軟體環境（Nvidia顯卡驅動、cuda和cudnn）、安裝PyTorch、安裝YOLOv8、使用labelme標注自己的資料集、準備自己的資料集（自動劃分訓練集和驗證集）、修改設定檔、訓練自己的資料集（合適的命令參數選擇）、測試訓練出的網路模型和性能統計。
