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今天给大家分享一套YOLO8的视频教程，《YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署》，2023年新课，视频+源码+课件+数据下载。《YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署》课程详解YOLOv8模型结构从backbone、neck、header、loss层面详解YOLOv8相比YOLOX、YOLOv5、YOLOv6的全面改进与创新。《《YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署》》课程完成YOLOv8自定义数据的对象检测，实例分割、自定义对象跟踪，YOLOv8在主流推理平台上部署包括OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT推理代码详解与演示。打通从模型结构理论到工程实践训练部署整个流程。彻底玩转YOLOv8。章节1：YOLOv8介绍与安装环境测试章节2：YOLOv8模型结构与源码详解章节3：YOLOv8自定义对象检测章节4：YOLOv8自定义实例分割-工业缺陷检测章节5：YOLOv8自定义对象跟踪章节6：YOLOv8模型推理部署章节7：YOLOv8课程总结源码+课件+数据安装YOLOv8有两种安装方式，一种是直接用pip命令安装：pipinstallultralytics另外一种是通过源码安装：gitclonehttps://github.com/ultralytics/ultralyticscdultralyticspipinstall-e'.[dev]'安装完成后就可以通过yolo命令在命令行进行使用了。目标检测使用YOLOv8进行目标检测，可以使用下面的命令：yolotask=detectmode=predictmodel=yolov8n.ptsource=ultralytics/assets/bus.jpgimgsz=640show=Truesave=True如果模型权重不存在，程序会自动从GitHub中下载。如果对命令行的参数不了解，可以参考官方文档的说明，也可以直接看ultralytics代码仓库中的ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件，里面有所有参数的说明和默认值。fromopenvino.runtimeimportCoreimportnumpyasnpimportcv2,timefromultralytics.yolo.utilsimportROOT,yaml_loadfromultralytics.yolo.utils.checksimportcheck_yamlMODEL_NAME="yolov8n-int8"CLASSES=yaml_load(check_yaml('coco128.yaml'))['names']colors=np.random.uniform(0,255,size=(len(CLASSES),3))

分享课程——YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署，2023新课，提供源码+课件+数据。详解YOLOv8模型结构从backbone、neck、header、loss层面详解YOLOv8相比YOLOX、YOLOv5、YOLOv6的全面改进与创新。完成YOLOv8自定义数据的对象检测，实例分割、自定义对象跟踪，YOLOv8在主流推理平台上部署包括OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT推理代码详解与演示。打通从模型结构理论到工程实践训练部署整个流程。彻底玩转YOLOv8。

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