YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署
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YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署课程大纲：
章节1：YOLOv8介绍与安装环境测试
章节2：YOLOv8模型结构与源码详解
章节3：YOLOv8自定义对象检测
章节4：YOLOv8自定义实例分割-工业缺陷检测
章节5：YOLOv8自定义对象跟踪
章节6：YOLOv8模型推理部署
章节7：YOLOv8课程总结
源码+课件+数据

YOLOv8是YOLO系列模型的最新王者，各种指标全面超越现有对象检测与实例分割模型，借鉴了YOLOv5、YOLOv6、YOLOX等模型的设计优点，全面提升改进YOLOv5的模型结构基础上实现同时保持了YOLOv5工程化简洁易用的优势。

详解YOLOv8模型结构从Backone、Neck、Header、Loss层面全面对比YOLOv5，详解YOLOv8相比YOLOX、YOLOv5、YOLOv6的全面改进与创新。完成 YOLOv8自定义数据的对象检测，实例分割、自定义对象跟踪，YOLOv8在主流推理平台上部署包括 OpenVINO、TensorRT 、ONNXRUNTIME、OpenCV DNN上推理代码详解与演示。打通从模型结构理论到工程实践训练部署整个流程。彻底理解与玩转YOLOv8。

每个对象对应一行，每行依次保存了 class, x_center, y_center width height。框坐标必须采用 xywh 格式（归一化到 0–1）。如果您的框以像素为单位，请将 x_center 和 width 除以图像 width，将 y_center 和 height 除以图像 heigth。class 是从零进行索引的。下面我们将探索数据集中的一些示例图像。

# Checking the size of images and displaying them
import numpy as np
import cv2
# Image shape in Training
image = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/datasets/mask_dataset/train/images/5e353e347af50726986e84c0.jpeg')
height = np.size(image, 0)
width = np.size(image, 1)
print ("shape of the training image {}, {}".format(height, width))
# Image shape in validation
image = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/datasets/mask_dataset/valid/images/maksssksksss67.png')
height = np.size(image, 0)
width = np.size(image, 1)
print ("shape of the validation image {}, {}".format(height, width)

数据：
每个类的图像。建议每类≥ 1500 张图像
每个类的实例数。建议每个类≥ 10000 个实例（标记对象）
图像多样性。必须代表已部署的环境。对于现实世界的用例，我们建议使用一天中不同时间、不同季节、不同天气、不同照明、不同角度、不同来源（在线抓取、本地收集、不同相机）等的图像。
标签一致性。必须标记所有映像中所有类的所有实例。部分标记将不起作用。
标签准确性。标签必须紧紧包围每个对象。对象与其边界框之间不应存在空格。任何对象都不应缺少标签。
背景图像。背景图像是没有对象的图像，这些对象被添加到数据集以减少误报 （FP）。我们建议大约 0-10% 的背景图像来帮助降低 FP（COCO 有 1000 张背景图像供参考，占总数的 1%）。背景图像不需要标签。