yolov8框架的基本介绍

FL1623863129 2023-03-26 20:36:52

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yolov8框架的基本介绍	本节主要介绍yolov8基本情况，输入科普性的引导介绍

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yolov8五个权重文件。2023/3/18版本，考虑到github下载可能太慢，故个人上传方便大家下载。

本课程在介绍计算机视觉深度学习基本概念基础上，详尽讲解YOLOV3和YOLOV4的算法模型原理，并基于实际项目中的无人零售商品数据集来手把手教大家如何将它训练成YOLOV3和V4模型，最后对训练出来的模型集进行性能评估，从而挑选出最优模型。课程主要分为九大章： 1。课程内容介绍、特色及其答疑2。计算机视觉深度学习基本概念及其yolo1,2,3的模型结构讲解3。darknet框架介绍及其安装4。darknet训练和推理代码的梳理5。基于darknet框架训练一个无人零售商品数据集上半部6。基于darknet框架训练一个无人零售商品数据集下半部7。模型评估指标（训练过程的loss和iou曲线显示，PR，RECALL，AP以及MAP的计算）8。YOLOV4算法模型原理讲解9。YOLOV4算法模型的训练和测试

大小的输入图片 4 个像素分别取 1 个（类似于邻近下采样）形成新的图片，这样 1 个通道的输入图片会被划分成 4 个通道，每个通道对应的 WH 尺寸大小都为原来的 1/2，并将这些通道组合在一起。以 Yolov5s 的结构为例，原始 640x640x3 的图像输入 Focus 结构，采用切片操作，先变成 320×320×12 的特征图，再经过一次 32 个卷积核的卷积操作，最终变成 320×320×32 的特征图。最后，输出端是模型预测的结果，包括每个目标的类别和其对应的边界框坐标等信息。

YOLOv8 的成功在于它巧妙地融合了 YOLO 系列高效的单阶段检测框架，并集成了近年来目标检测领域的多项重要进展：强大的 CSPDarknet 骨干、高效的 PAN-FPN 颈部、简洁先进的 Anchor-Free 解耦头、精心设计的损失函数（VFL, DFL, CIoU）和标签分配策略（TAL），以及有效的训练技巧（Mosaic, MixUp, EMA, Self-Distillation）。将分类任务（预测类别概率）和回归任务（预测边界框坐标）分离开来，使用不同的分支（通常是不同的卷积层）来处理。

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