YOLOv8實戰垃圾分類目標檢測

Description

垃圾分類是一項利國利民的民生工程，需要全社會的共同參與。 YOLOv8是前沿的目標檢測技術，它基於先前 YOLO 版本在目標檢測任務上的成功，進一步提升性能和靈活性。

本課程將手把手地教大家使用YOLOv8訓練垃圾分類資料集，完成一個多目標檢測實戰專案。專案利用超萬張已標注的目標檢測資料集進行訓練，對居民生活垃圾圖片進行檢測，找出圖片中屬於哪個類別的垃圾，並指示出在圖片中的位置。專案完成後可即時檢測圖像、視頻、攝像頭和流媒體(http/rtsp)中分類垃圾，並提供視覺化演示介面 。

本課程分別在Windows和Ubuntu系統上做專案演示。包括：資料集及格式轉換、探索性資料分析（EDA）、安裝軟體環境（Nvidia顯卡驅動、cuda和cudnn）、安裝PyTorch、安裝YOLOv8、 準備資料集（自動劃分訓練集和驗證集）、修改代碼（支援中文標籤顯示）、修改設定檔、訓練垃圾分類目標檢測資料集（合適的命令參數選擇）、測試訓練出的網路模型和性能統計、GUI視覺化演示介面使用PySide6開發，支援本地圖片和視頻推理、攝像頭即時視頻流推理、HTTP/RTSP流即時推理。

What You Will Learn!

• 掌握YOLOv8訓練垃圾分類目標檢測資料集的方法
• 獲得超萬張已標注目標檢測資料集
• 學習垃圾分類資料集的格式轉換方法
• 學習YOLOv8 PySide6 GUI視覺化演示介面

Who Should Attend!

• 希望學習YOLOv8目標檢測技術的學員和從業者

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