【YOLOV8】4.图片分类-训练自己的数据集

已于 2024-06-07 15:02:04 修改
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分类专栏： halcon3d PCL点云处理 深度神经网络 文章标签： YOLO 计算机视觉 人工智能 深度学习 算法 分类 机器学习
于 2024-06-07 14:48:16 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linux_huangyu/article/details/139522039
本文介绍了如何使用YOLOv8进行图像分类，从标注图片、创建数据集文件、制作yaml配置文件到开始训练和测试训练结果的详细步骤。YOLOv8是一个多功能的深度学习模型，支持目标检测、分割、姿态估计等多种任务。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Yolo8出来一段时间了，包含了目标检测、实例分割、人体姿态预测、旋转目标检测、图像分类等功能，所以想花点时间总结记录一下这几个功能的使用方法和自定义数据集需要注意的一些问题，本篇是第四篇，图像分类功能，自定义数据集的训练。

YOLO(You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙（Joseph Redmon）和阿里-法哈迪（Ali Farhadi）开发。YOLO 于 2015 年推出，因其高速度和高精确度而迅速受到欢迎。

2016 年发布的YOLOv2 通过纳入批量归一化、锚框和维度集群改进了原始模型。

2018 年推出的YOLOv3 使用更高效的骨干网络、多锚和空间金字塔池进一步增强了模型的性能。

YOLOv4于 2020 年发布，引入了 Mosaic 数据增强、新的无锚检测头和新的损失函数等创新技术。

YOLOv5进一步提高了模型的性能&#

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