基于YOLOv8实现JHU-ISI文本标注数据集的目标检测（车与行人）

引言

随着计算机视觉技术的不断发展，目标检测成为了计算机视觉领域中的一个核心任务。通过目标检测技术，我们能够从图像或视频中自动识别和定位出感兴趣的物体。YOLO（You Only Look Once）作为一种实时、高效的目标检测算法，其在准确性和速度上取得了广泛的成功。YOLOv8作为YOLO系列中的最新版本，相比于之前的版本，拥有更高的精度和更强的鲁棒性。

在本博客中，我们将介绍如何使用YOLOv8对JHU-ISI Text Annotation数据集进行车与行人的目标检测。JHU-ISI数据集是一种常用于车辆与行人检测的标准数据集，包含了车辆与行人的标注，适合用于目标检测任务。本博客将详细介绍如何从数据准备、模型训练、到UI界面的集成，帮助读者全面了解如何利用YOLOv8实现目标检测。

1. JHU-ISI Text Annotation 数据集概述

JHU-ISI Text Annotation 数据集由约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University）与信息科学研究所（ISI）共同发布，主要用于车与行人检测任务。数据集包含2个主要类别：车和行人。这是一个相对较小的目标检测数据集，适合用于初学者练习和测试模型性能。</