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YOLOv8作为当前最先进的实时目标检测模型，其训练参数可分为三大类：1.1 模型架构参数 ：控制网络深度和宽度的缩放因子1.2 训练超参数 ：学习率、批大小等优化相关参数1.3 数据增强参数 ：影响输入数据多样性的变换参数。

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这是一个简洁的数据集，包含 26,000 多张以人手为中心的图像，每只手有 21 个关键点，专为姿势估计任务而设计。：这是一个紧凑型数据集，由 263 幅以老虎为主题的图像组成，每只老虎有 12 个关键点，用于姿势估计任务。：这是一个数据集，包含来自无人机捕获图像的物体检测和多物体跟踪数据，有超过 10K 幅图像和视频序列。：这是一个数据集，包含来自无人机捕获图像的物体检测和多物体跟踪数据，有超过 10K 幅图像和视频序列。：专门用于识别汽车零部件的数据集，满足设计、制造和研究的需要。