[课程][原创]yolov8训练自己的实例分割模型ubuntu版

课程地址：https://edu.csdn.net/course/detail/38431

搞定系列：yolov8训练自己的实例分割模型ubuntu版

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13节节数

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你将收获

学会如何搭建自己cuda环境

学会在ubuntu上如何搭建自己yolov8环境

学会如何使用roboflow或者在ubuntu上labelme标注自己实例分割数据集

学会如何在ubuntu训练和测试自己实例分割模型

适用人群

适合需要在ubuntu训练yolov8实例分割模型的初学者或者感兴趣的研究人员。

课程介绍

本课程将带您进入yolov8面向实例分割框架搭建环境，标注，训练，测试等完整实现过程。这个课程主要使用的环境都是在ubuntu18.04.6操作系统上进行的，主要内容如下

1、 yolov8目标检测框架基本介绍

2、搭建ubuntu上yolov8环境

3、用roboflow或者labelme标注自己的数据集

4、转换数据集

 5、配置参数

6、参数调节和训练

7、测试自己的模型

yolov8不仅仅是一个目标检测框架，也具备实例分割和图像分类的功能。让我们在cv领域多出一个非常实用深度学习算法框，本课程主要针对实例分割做自己的数据集训练，不对目标检测和图像分类训练做讲解，请同学注意一下本课程主要内容，可以先观看本课程的课程导论，了解课程主要内容和体系结构。

本课程需要用到的环境：

(1)ubuntu18.04系统，您也可以使用其他版本系统比如ubuntu16.04/ubuntu20.04

(2)带有nvidia显卡的台式机或者笔记本，要求显卡必须>=GTX920MX以上。

课程目录

•  课程导论 04:53

•  ubuntu上显卡驱动的安装14:56

•  ubuntu上安装cuda和cudnn24:38

•  ubuntu上安装anaconda312:13

•  yolov8框架的基本介绍05:59

•  搭建ubuntu上yolov8环境15:07

•  测试官方模型05:04

•  使用roboflow标注自己的实例分割数据集16:00

•  安装labelme工具03:59

•  使用labelme标注自己的实例分割数据集10:59

•  将labeme转换成yolov8支持的数据集格式06:03

•  labelme转换数据集脚本代码解读07:43

•  配置训练参数和训练15:30

•  测试自己的模型06:47