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搞定系列:yolov8训练自己的实例分割模型ubuntu版
无限期视频有效期
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
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课程导论 04:53
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ubuntu上显卡驱动的安装14:56
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ubuntu上安装cuda和cudnn24:38
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ubuntu上安装anaconda312:13
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yolov8框架的基本介绍05:59
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搭建ubuntu上yolov8环境15:07
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测试官方模型05:04
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安装labelme工具03:59
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labelme转换数据集脚本代码解读07:43
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配置训练参数和训练15:30
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测试自己的模型06:47