Udemy線上課程 YOLOv8實例分割實戰：訓練自己的資料集 講師:Frank BAI 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
內容說明:
Ultralytics YOLOv8 基於先前 YOLO 版本的成功，引入了新功能和改進，進一步提升性能和靈活性。
YOLOv8 支援目標檢測與跟蹤、實例分割、圖像分類和姿態估計任務。
本課程將手把手地教大家使用labelme標注和使用YOLOv8訓練自己的資料集，完成一個多目標實例分割實戰專案。
本課程以汽車駕駛場景圖片和影片開展專案實戰：對汽車行駛場景中的路坑、車、車道線進行物體標注和實例分割。
本課程分別在Windows和Ubuntu系統上做專案演示。
包括：安裝軟體環境（Nvidia顯卡驅動、cuda和cudnn）、安裝PyTorch、安裝YOLOv8、使用labelme標注自己的資料集、資料集格式轉換、準備自己的資料集、修改設定檔、訓練自己的資料集、測試訓練出的網路模型和性能統計。
課程內容:
01 - 課程介紹
001 課程介紹.mp4
02 - 圖像分割基礎篇
001 圖像分割-任務說明及常用資料集.mp4
002 圖像分割-性能指標.mp4
03 - YOLOv8網路原理篇
001 YOLO目標檢測系列技術發展史.mp4
002 YOLOv8網路架構.mp4
003 YOLACT實例分割原理.mp4
004 YOLOv8實例分割網路輸出.mp4
04 - YOLOv8實例分割專案實戰（Windows）
001 mydataset-seg.zip
001 mydataset.zip
001 YOLOv8實例分割訓練自己的數據集-win10.pdf
001 YOLOv8實例分割訓練自己的數據集-win10繁體.pdf
001 安裝軟體環境(Nvidia驅動，CUDA和cuDNN).mp4
002 安裝PyTorch.mp4
003 安裝YOLOv8.mp4
004 使用labelme標注自己的資料集.mp4
005 資料集格式轉換.mp4
006 準備自己的資料集.mp4
007 修改設定檔.mp4
008 訓練自己的資料集.mp4
009 測試訓練出的網路模型和性能統計.mp4
010 修改設定檔更新.mp4
05 - YOLOv8實例分割專案實戰（Ubuntu）
001 mydataset-seg.zip
001 mydataset.zip
001 YOLOv8-ubuntu.pdf
001 YOLOv8實例分割訓練自己的數據集-ubuntu.pdf
001 YOLOv8實例分割訓練自己的數據集-ubuntu繁體.pdf
001 安裝軟體環境(Nvidia驅動，CUDA和cuDNN).mp4
002 安裝PyTorch.mp4
003 安裝YOLOv8.mp4
004 使用labelme標注自己的資料集.mp4
005 資料集格式轉換.mp4
006 準備自己的資料集.mp4
007 修改設定檔.mp4
008 訓練自己的資料集.mp4
009 測試訓練出的網路模型和性能統計.mp4
010 修改設定檔更新.mp4
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