YOLOv8实例分割实战：训练自己的数据集

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《YOLOv8实例分割实战：训练自己的数据集》图片.webp (64.87 KB, 下载次数: 79) 下载附件   保存到相册 2023-12-13 01:33 上传【技能收获】学完可掌握：实例、分割、实战、训练、数据集。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（39 节）

*   1-1 课程介绍.mp4

*   2-1 图像分割-任务说明及常用数据集.mp4

*   2-2 图像分割-性能指标.mp4

*   3-1 YOLO目标检测系列技术发展史.mp4

*   3-2 YOLOv8网络架构.mp4

*   3-3 YOLACT实例分割原理.mp4

*   3-4 YOLOv8实例分割网络输出.mp4

*   4-1 安装软件环境(Nvidia驱动，CUDA和cuDNN).mp4

*   4-2 安装PyTorch.mp4

*   4-3 安装YOLOv8.mp4

*   4-4 使用labelme标注自己的数据集.mp4

*   4-5 数据集格式转换.mp4

*   4-6 准备自己的数据集.mp4

*   4-7 修改配置文件.mp4

*   4-8 修改配置文件更新.mp4

*   4-9 训练自己的数据集.mp4

*   4-10 测试训练出的网络模型和性能统计.mp4

*   4-11 YOLOv8 PySide6 GUI可视化界面.mp4

*   4-12 YOLOv8 PySide6 GUI可视化界面操作.mp4

*   4-13 保存分割目标到单个文件.mp4

*   5-1 安装软件环境(Nvidia驱动，CUDA和cuDNN).mp4

*   5-2 安装PyTorch.mp4

*   5-3 安装YOLOv8.mp4

*   5-4 使用labelme标注自己的数据集.mp4

*   5-5 数据集格式转换.mp4

*   5-6 准备自己的数据集.mp4

*   5-7 修改配置文件.mp4

*   5-8 修改配置文件更新.mp4

*   5-9 训练自己的数据集.mp4

*   5-10 测试训练出的网络模型和性能统计.mp4

*   5-11 YOLOv8 PySide6 GUI可视化界面.mp4

*   5-12 YOLOv8 PySide6 GUI可视化界面.mp4

*   5-13 保存单个文件-课程.mp4

*   6-1 阿里云实例创建.mp4

*   6-2 项目克隆和安装.mp4

*   6-3 准备数据集.mp4

*   6-4 修改配置文件.mp4

*   6-5 训练自己的数据集.mp4

*   6-6 性能评估.mp4