YOLOv8原理与源码解析

课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/39251

【为什么要学习这门课】

Linux创始人Linus Torvalds有一句名言:Talk is cheap. Show me the code. 冗谈不够,放码过来!代码阅读是从基础到提高的必由之路。

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使用PyTorch开发,设计了更高效的具有丰富梯度流的骨干网络和Neck。采用了Anchor-free无锚范式、解耦头、Task Aligned正负样本分配策略和CIoU+DFL损失等前沿技术。YOLOv8使用PyTorch实现,含有很多业界前沿和常用的技巧,可以作为很好的代码阅读案例,让我们深入探究其实现原理,可以作为相关项目的借鉴和改进基础。

【课程内容与收获】

本课程将详细解析YOLOv8目标检测的实现原理和源码。课程分为基础篇、实践篇、原理篇和源码解析篇。

实践篇中演示Windows和Ubuntu系统上训练PASCAL VOC数据集的流程。

原理篇中讲述YOLO目标检测技术发展史、YOLOv8的网络架构、任务对齐标签分配和损失函数。

源码解析篇中揭秘YOLOv8安装的幕后过程、详细介绍YOLOv8是如何跑起来的、深入解析YOLOv8目标检测源码包括网络模块、网络构建、任务对齐分配TAL、损失函数源码解析、数据增强、数据集和数据加载器、训练技巧、预测器、训练器、并使用PyCharm对预测流程和训练流程进行debug单步跟踪分析解读。

课程提供YOLOv8源码解析文档以及预测和训练的PyTorch脚本文件。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/329063.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

kafka简单介绍和代码示例

“这是一篇理论文章,给大家讲一讲kafka” 简介 在大数据领域开发者常常会听到MQ这个术语,该术语便是消息队列的意思, Kafka是分布式的发布—订阅消息系统。它最初由LinkedIn(领英)公司发布,使用Scala语言编写,与2010年…

设计模式-简单工厂

设计模式-简单工厂 简单工厂模式是一个集中管理对象创建,并根据条件生成所需类型对象的设计模式,有助于提高代码的复用性和维护性,但可能会导致工厂类过于复杂且违反开闭原则。 抽象提取理论: 封装对象创建过程解耦客户端与产品…

Kubernetes网络模型概述

Kubernetes网络模型设计的一个基础原则是:每个Pod都拥有一个独立的IP地址,并假定所有Pod都在一个可以直接连通的、扁平的网络空间中。所以不管这些Pod是否运行在同一个Node中,都要求它们可以直接通过对方的IP进行访问。由于Kubernetes的网络模…

基于Docker的Nginx的安装与配置

基于Docker的Nginx的安装与配置 1 为Nginx创建一个容器1.1 学习docker run1.2 通过docker run为Nginx创建并启动一个容器 2 配置Nginx2.1 学习docker的bind mount技术2.2 在Nginx容器中找到想修改的文件所在的目录2.2.1 认识nginx.conf文件2.2.2 访问Nginx服务,默认…

Adobe Acrobat Reader - 老牌PDF编辑器

【应用名称】:Adobe Acrobat Reader - 老牌PDF编辑器 【适用平台】:#Android 【软件标签】:#Adobe 【应用版本】:24.1.0 【应用大小】:482MB 【软件说明】:软件升级更新。用户将有权在手机、平板电脑…

cesium内部相同坐标在不同高度的2个点的属性机制坐标会gltf模型角度值异常问题mars3d的处理办法

模型一直向上运动的正常效果: 问题场景: 1.new mars3d.graphic.ModelPrimitive({使用addDynamicPosition(设置并添加动画轨迹位置,按“指定时间”运动到达“指定位置”时发现,如果是同一个点位不同高度值的y轴竖直向上方向的运动…

yolov8实战第六天——yolov8 TensorRT C++ 部署——(踩坑,平坑,保姆教程)

C 结合 TensorRT 部署深度学习模型有几个关键优势,这些优势在各种工业和商业应用中极其重要: 高效的性能:TensorRT 通过优化深度学习模型来提高推理速度,减少延迟。这对于实时处理应用(如视频分析、机器人导航等&#…

老旧小区智慧用电改造方案

【摘要】: 老旧居民小区火灾事故远高于其他场所,而且易造成人员伤亡,随着居民生活水平提高,不断添加各种电气设备,火灾风险逐步加大,智慧用电安全监管平台能够准确全天候地监测线路中的漏电、电流、温度等变…

如何让工业机器视觉呈现更清晰的图像?

清晰度是机器视觉的关键要素,它直接影响后续图像处理和分析的准确性。为了获取更清晰的图像,可以从以下几个方面着手: 1.优化相机设置:曝光时间和增益等参数的调整对图像清晰度有显著影响。通过精确控制这些参数,可以…

【Python】模块

🚩 WRITE IN FRONT 🚩 🔎 介绍:"謓泽"正在路上朝着"攻城狮"方向"前进四" 🔎🏅 荣誉:2021|2022年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5|TOP4、2021|2222年获评…

STC8H8K蓝牙智能巡线小车——1. 环境搭建(基于RTX51操作系统)

1. 基本介绍 开发环境准备:Keil uVision5 烧录软件:STC-ISP(V6.92A) 芯片: STC8H8K64U-45I-LQFP64 芯片引脚: 2.创建项目 打开Keil,点击【Project】,选择【new uVersion proje…

React入门 - 07(说一说 JSX 中的语法细节)

本章内容 目录 1、js 表达式2、列表渲染3、条件渲染4、className5、jsx 中的样式处理6、dangeouslySetInnerHTML7、htmlFor8、使用 jsx 的注意事项 上一节内容我们完成了一个简单的TodoList案例。到现在为止我们已经知道怎么在 JSX中使用 “js 表达式”和”列表渲染“了&#…

跟随chatgpt学习如何使用GLSL进行简单的图形渲染

1. 准备一个HTML文件&#xff1a;创建一个新的HTML文件&#xff0c;将 HTML 文件命名为 index.html&#xff0c;并添加一个用于显示图形的<canvas>元素。 <!DOCTYPE html> <html> <head><meta charset"utf-8"><title>Simple We…

基于springboot的美食分享平台(程序+数据库+文档)

&#x1f345;点赞收藏关注 → 私信领取本源代码、数据库&#x1f345; 本人在Java毕业设计领域有多年的经验&#xff0c;陆续会更新更多优质的Java实战项目 希望你能有所收获&#xff0c;少走一些弯路。&#x1f345;关注我不迷路&#x1f345;一、研究背景 1.1 课题背景 二…

合适的索引顺序

一.前言 正确的顺序依赖于使用索引的查询,并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要。因为哈希或者其他类型的索引并不会像 B-Tree索引一样顺序存储数据,所以这里只针对B-Tree展开讨论。 二.合适的索引顺序 1. 概念 对于如何选择索引顺序有一个经验法则: 将选择性最…

【驱动】TI AM437x(内核调试-06):网卡(PHY和MAC)、七层OSI

1、网络基础知识 1.1 七层OSI 第一层:物理层。 1)需求: 两个电脑之间如何进行通信? 具体就是一台发比特流,另一台能够收到。于是就有了物理层:主要是定义设备标准,如网线的额接口类型、管线的接口类型、各种传输介质的传输速率等。它的主要作用是传输比特流,就是从1/0…

C++设计模式(李建忠)笔记1

C设计模式&#xff08;李建忠&#xff09; 本文是学习笔记&#xff0c;如有侵权&#xff0c;请联系删除。 参考链接 Youtube: C设计模式 Gtihub源码与PPT&#xff1a;https://github.com/ZachL1/Bilibili-plus 豆瓣: 设计模式–可复用面向对象软件的基础 文章目录 C设计模…

WSL deepin的开荒之路

WSL deepin的开荒之路 问题1:sudo apt-get install ***报错无法定位包&#xff08;Unable to locate package&#xff09;问题2&#xff1a;如果在子系统中访问windows下的其他分区 windows11安装deepin直通车https://editor.csdn.net/md/?articleId135648217 问题1:sudo apt…

企业网盘:实现文件共享与协同办公的利器

企业网盘无疑是当下热门的信息管理工具&#xff0c;集存储、管理和协作功能于一体&#xff0c;以其高性价比、便捷易用、高效安全等特质&#xff0c;捕获各行各业的青睐。一跃成为2023年度大热的企业工具之一。 那么企业网盘究竟有何种魅力呢&#xff1f;换而言之&#xff0c;对…

解析Transformer模型

原文地址&#xff1a;https://zhanghan.xyz/posts/17281/ 进入Transformer RNN很难处理冗长的文本序列&#xff0c;且很容易受到所谓梯度消失/爆炸的问题。RNN是按顺序处理单词的&#xff0c;所以很难并行化。 用一句话总结Transformer&#xff1a;当一个扩展性极佳的模型和一…