深度学习目标检测：使用YOLOv8进行DOTA数据集中的15个类别目标检测

引言

随着无人机技术的飞速发展，航拍图像在许多领域的应用日益增多，如城市规划、环境监测、农业监控、灾后评估等。在这些应用中，目标检测技术扮演着至关重要的角色。它能够自动识别图像中的各类目标，并为进一步的分析提供重要信息。为了推动这一技术的发展，DOTA（Dataset for Object Detection in Aerial Images）数据集应运而生，它为航拍图像中的目标检测提供了一个全面的基准数据集。

DOTA数据集包含了15个类别的物体，涵盖了飞机、跑道、船只、车辆等常见的航空图像目标。该数据集为开发和测试目标检测算法提供了丰富的素材。本文将介绍如何使用YOLOv8模型在DOTA数据集上进行目标检测，并为大家提供完整的代码和实现步骤。此外，我们还将通过UI界面的搭建，使得目标检测结果更加直观易懂。

目录

1. YOLOv8概述与优势
2. DOTA数据集介绍