【Udemy中英字幕】YOLOv8: Video Object Detection with Python on Custom Dataset

YOLOv8：使用 Python 在自定义数据集上进行视频对象检测

YOLOv8 用于 Python 中的计算机视觉视频对象检测。在自定义数据集上训练、部署深度学习 YOLO8 模型

讲师：Dr. Mazhar Hussain

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您将学到什么

使用 Python 的 YOLOv8 进行实时视频对象检测
在自定义数据集上训练、测试 YOLO8 并部署到您自己的项目中
使用 Python 在视频中检测足球、球员和裁判
视频中的车辆（救护车、公共汽车、汽车、摩托车、卡车）检测
什么是 YOLO 以及它如何用于物体检测？
YOLO 系列概述（YOLO2、YOLO3、YOLO4、YOLO5、YOLO6、YOLO7、YOLO8）
CNN、RCNN、Fast RCNN 和 Faster RCNN 概述
用于视频对象检测的自定义足球运动员数据集配置
用于视频对象检测的自定义车辆数据集配置
YOLOv8 Ultralytics 及其超参数设置
训练 YOLOv8 进行球员、裁判和足球检测
训练 YOLOv8 进行车辆（救护车、公共汽车、汽车、摩托车、卡车）检测
在视频和图像上测试 YOLOv8 训练模型
部署 YOLOv8：将模型导出为所需格式
物体检测的性能指标是什么
计算性能指标（精确度、召回率、平均精确度 mAP）

探索相关主题

物体检测
数据科学
发展

要求

需要有 Google Gmail 帐户才能开始使用 Google Colab 编写 Python 代码
有 Python 编程经验者优先，但非强制要求

描述

释放 YOLOv8 的潜力，这是一项彻底改变视频对象检测的尖端技术。YOLOv8，即“你只需看一次”，是一种最先进的深度卷积神经网络，以其在视频中识别对象的速度和准确性而闻名。在我们的课程“ YOLOv8：使用 Python 在自定义数据集上进行视频对象检测”中，您将探索其在各种实际场景中的应用。在本课程中，您将获得所有 YOLO 变体的概述，您将使用最新的 YOLO 版本 8 执行实时视频对象检测，与之前的 YOLO 版本相比，它非常快速和准确。YOLOv8 一次性处理整个图像以预测对象边界框及其类别，使对象检测在计算上高效。YOLOv8 根据参数数量有五种变体 – 纳米 (n)、小 (s)、中 (m)、大 (l) 和超大 (x)。您可以根据需要使用所有变体进行对象检测。

YOLOv8 是一个支持多种计算机视觉任务的 AI 框架。YOLO8 可用于执行对象检测、图像分割、分类和姿势估计。与其他对象检测器相比，YOLOv8 的速度和检测准确性使其在实时应用中非常受欢迎，例如视频和监控中的对象检测。想象一下部署 YOLOv8 来监控拥挤的公共场所以确保安全，轻松跟踪监控视频中的对象，或增强自动驾驶汽车的感知能力。见证它在体育分析中的能力，在足球比赛等动态比赛场景中精确检测球员和动作。深入研究零售分析，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。

对象检测是一项涉及识别图像或视频流中对象的位置和类别的任务。对象检测器的输出是一组包围图像中对象的边界框，以及每个框的类标签和置信度分数。当您需要识别场景中感兴趣的对象时，对象检测是一个不错的选择。本课程涵盖了使用 YOLOv8 深度学习架构和 Python 和 PyTorch 进行对象检测的完整流程，并提供实际操作体验，如下所示：

课程细分： 主要学习成果

使用 Python 的 YOLOv8 进行实时视频对象检测
在自定义数据集上训练、测试 YOLO8 并部署到您自己的项目中
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 系列概述（YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7）
什么是 YOLOv8 及其架构？
用于对象检测的自定义足球运动员数据集配置
设置 Google Colab 来编写 Python 代码
YOLOv8 Ultralytics 及其超参数设置
训练 YOLOv8 进行球员、裁判和足球检测
在视频和图像上测试 YOLOv8 训练模型
部署 YOLOv8：将模型导出为所需格式

本课程为您提供实践经验，使您能够将 YOLOv8 的功能应用于您的特定用例。通过掌握使用 Python 和 YOLOv8 进行视频对象检测，您将有能力为各个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，探索 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，用于使用 Python 进行实时视频对象检测，以便您立即开始。让我们现在报名并开始吧。课堂上见。