课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/39355

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 同时支持目标检测和姿态估计任务。 


本课程以熊猫姿态估计为例,将手把手地教大家使用CVAT标注图像中的关键点和skeleton,并使用YOLOv8训练自己的数据集,完成一个多姿态估计实战项目。  


本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目实战演示。
包括:安装软件环境、安装PyTorch、安装YOLOv8、使用CVAT标注自己的数据集、数据集格式转换(COCO转YOLO)、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 

课程还包括对YOLOv8姿态估计的原理论文解读、网络输出和损失函数、以及YOLOv8姿态估计相关代码解析。

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魔乐社区(Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区,提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务,为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作,由全产业链共同建设、共同运营、共同享有,推动国产AI生态繁荣发展。

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