本文介绍了为何要学习YOLOv8，这是一种基于PyTorch的高性能目标检测模型，课程涵盖了原理、实践、源码解析等内容，包括PASCALVOC数据集训练、网络结构、损失函数及PyCharm调试。
课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/39251
【为什么要学习这门课】
Linux创始人Linus Torvalds有一句名言：Talk is cheap. Show me the code. 冗谈不够，放码过来！代码阅读是从基础到提高的必由之路。
YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8使用PyTorch开发，设计了更高效的具有丰富梯度流的骨干网络和Neck。采用了Anchor-free无锚范式、解耦头、Task Aligned正负样本分配策略和CIoU+DFL损失等前沿技术。YOLOv8使用PyTorch实现，含有很多业界前沿和常用的技巧，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理，可以作为相关项目的借鉴和改进基础。
【课程内容与收获】
本课程将详细解析YOLOv8目标检测的实现原理和源码。课程分为基础篇、实践篇、原理篇和源码解析篇。
在实践篇中演示Windows和Ubuntu系统上训练PASCAL VOC数据集的流程。
原理篇中讲述YOLO目标检测
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