YOLOv8:在自定义数据集上使用Python进行视频对象检测

YOLOv8视频目标检测用于Python中的计算机视觉。在自定义数据集上训练，将YOLO8部署到您自己的项目中，解锁YOLOv8的潜力，这是一项颠覆性的技术，彻底改变了视频目标检测。YOLOv8，即“You Only Look Once”，是一种最先进的深度卷积神经网络，以其在视频中识别物体的速度和准确性而闻名。YOLOv8: Video Object Detection with Python on Custom Dataset

在我们的课程“使用Python在自定义数据集上进行YOLOv8视频目标检测”中，您将探索其在各种现实场景中的应用。在本课程中，您将了解所有YOLO变体，您将使用最新的YOLO版本8进行实时视频目标检测，与之前的YOLO版本相比，它的速度和准确性都非常快。YOLOv8可以在单次传递中处理整个图像，以预测物体边界框及其类别，使物体检测具有计算效率。YOLOv8有五个变体，根据参数数量分为nano(n)、small(s)、medium(m)、large(l)和extra large(x)。您可以根据需要使用所有这些变体进行物体检测。YOLOv8是一个支持多个计算机视觉任务的人工智能框架。YOLO8可用于进行物体检测、图像分割、分类和姿势估计。YOLOv8的速度和检测准确性使其在实时应用中非常受欢迎，例如视频中的物体检测和监视，与其他物体检测器相比。想象一下，将YOLOv8部署到拥挤的公共场所进行安全监控，轻松跟踪监视视频中的物体，或增强自动驾驶车辆的感知能力。在体育分析中见证其能力，精确检测动态比赛场景中的球员和动作，如足球比赛。深入了解零售分析，在那里YOLOv8可以通过跟踪产品和人员移动来优化库存管理和客户体验。物体检测是一项任务，涉及在图像或视频流中识别对象的位置和类别。物体检测器的输出是一组边界框，它们围绕图像中的对象，并带有每个框的类别标签和置信度分数。当您需要识别场景中感兴趣的对象时，物体检测是一个不错的选择。

本课程涵盖了使用Python和PyTorch进行YOLOv8深度学习架构的物体检测的完整流程，提供了实际操作经验：课程内容：主要学习成果YOLOv8用于实时视频物体检测与Python训练、测试YOLO8自定义数据集并部署到您自己的项目介绍YOLO及其基于深度卷积神经网络的架构。YOLO如何进行物体检测？CNN、RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN概述YOLO家族（YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7）概述YOLOv8及其架构？为物体检测配置自定义足球球员数据集设置Google Colab以编写Python代码YOLOv8 Ultralytics及其超参数设置训练YOLOv8以进行球员、裁判和足球检测测试经过训练的YOLOv8模型对视频和图像进行测试部署YOLOv8：将模型导出到所需格式本课程为您提供了实际操作经验，使您能够将YOLOv8的能力应用于您的特定用例。通过掌握使用Python和YOLOv8进行视频物体检测，您将能够为不同领域的创新做出贡献，重塑计算机视觉应用的未来。

加入我们，发现YOLOv8在现实世界中的无限可能性！我将为您提供完整的Python代码和数据集，以便您可以立即开始。现在就加入我们并开始吧。课堂内见！

由Mazhar Hussain创建
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1千赫，2通道
类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：26讲座（2小时17分钟） | 大小：1.41GB 含课程文件

自定义足球球员数据集配置用于目标检测
YOLOv8 Ultralytics及其超参数设置
为球员、裁判员和足球检测训练YOLOv8
在视频和图像上测试经过训练的YOLOv8模型
部署YOLOv8：将模型导出到所需格式

要求：
需要Google Gmail帐户才能开始使用Google Colab编写Python代码
具有Python编程经验是优势，但不是必需的