模型实战（7）之YOLOv8推理+训练自己的数据集详解

YOLOv8推理+训练自己的数据集详解

• 最近刚出的yolov8模型确实很赞啊，亲测同样的数据集用v5和v8两个模型训练+预测，结果显示v8在检测精度和准确度上明显强于v5。
• 就是有一点：yolov8将模型训练、推理及验证部分均集成到模型中去，没有detect.py文件可以修改用于检测接口封装，本文中将给出从v8的检测结果中取出检测类别和目标位置的数据，并支持二次处理及重新绘制。
• 下边给出yolov8的效果对比图：
  
• 关于v8的结构原理在此不做赘述，随便搜一下到处都是。

1.环境搭建

• 进入github进行git或者直接点击下载源代码：
  

• 官网要求：

Pip install the ultralytics package including all requirements.txt ina Pytho