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YOLO训练自定义模型与数据集制作

共计 30 章节

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目标检测概述 · YOLO发展史（v1到v8） · YOLO应用场景

YOLO目标检测概述

数据集制作基础

图像采集规范 · 数据标注工具介绍（LabelImg · CVAT）

数据集制作基础图像采集规范

LabelImg安装与配置 · 图像标注流程（画框 · 标签命名）

数据集划分与组织

训练集/验证集/测试集划分原则 · 数据集目录结构（images/lab… · 数据集配置文件（data.yaml）…

数据集划分组织

数据增强技术

基础增强（翻转 · 旋转 · 缩放）

数据增强技术基础增强

YOLOv8环境搭建

YOLOv8源码下载 · 依赖安装 · 预训练权重下载

YOLOv8环境搭建

YOLOv8配置文件详解

模型配置文件（yaml）结构 · 训练超参数（epochs · batch-size

YOLOv8配置文件详解

自定义数据集训练

训练命令与参数设置 · 训练过程监控（loss曲线 · mAP曲线）

自定义数据集训练训练命令

模型评估与验证

验证命令与参数 · 评估指标详解（mAP · Precision

模型评估验证

模型推理与预测

推理命令与参数 · 批量预测与单张预测 · 预测结果可视化（画框

模型推理预测

模型导出与部署

导出ONNX格式 · 导出TensorRT格式 · 导出OpenVINO格式

模型导出部署

ONNX Runtime部署

ONNX Runtime安装 · C++/Python推理代码编写 · 推理性能优化

TensorRT安装与配置 · 模型优化（FP16/INT8量化） · C++推理引擎封装

OpenVINO安装 · 模型转换与优化 · 边缘设备部署（Intel NUC

YOLOv8模型剪枝与轻量化

通道剪枝原理 · 结构化剪枝实现 · 轻量化模型（YOLOv8n

YOLOv8模型剪枝

YOLOv8模型蒸馏

知识蒸馏原理 · 教师模型与学生模型选择 · 蒸馏训练实现

YOLOv8模型蒸馏

YOLOv8多GPU训练

分布式训练原理（DDP） · 多GPU训练配置 · 梯度累积与同步

YOLOv8自定义Backbone

Backbone替换原理（替换为Mo… · ShuffleNet） · 配置文件修改

YOLOv8自定义Neck与Head

Neck结构（FPN · PAN）修改 · Head结构（解耦头）修改

YOLOv8 Anchor-Free机制

Anchor-Based vs An… · TaskAlignedAssigne… · 损失函数（DFL

YOLOv8Anchor-Free

YOLOv8旋转目标检测

旋转框标注格式 · 旋转目标检测模型（YOLOv8-OB… · 训练与评估

YOLOv8旋转目标检测

YOLOv8实例分割

实例分割原理 · YOLOv8-seg模型结构 · 数据集标注（多边形）

YOLOv8实例分割

YOLOv8姿态估计

关键点检测原理 · YOLOv8-pose模型结构 · COCO关键点数据集

YOLOv8姿态估计

YOLOv8目标跟踪

多目标跟踪（MOT）原理 · ByteTrack算法集成 · YOLOv8+DeepSORT实战

YOLOv8目标跟踪

YOLOv8模型集成与融合

模型集成（Ensemble）方法 · TTA（测试时增强） · 多模型投票融合

YOLOv8模型集成

YOLOv8模型量化

量化原理（PTQ/QAT） · INT8量化实现 · 量化后精度评估与调优

YOLOv8模型量化

YOLOv8模型加密与保护

模型加密方案（AES） · 模型混淆 · 模型授权验证机制

YOLOv8模型加密

YOLOv8模型监控与日志

训练日志可视化（TensorBoar… · WandB） · 模型性能监控（Prometheus）

YOLOv8模型监控

YOLOv8模型持续集成/持续部署（CI/CD）

自动化训练流水线（GitHub Ac… · 模型版本管理（DVC） · 自动部署到边缘设备

YOLOv8综合实战项目

从数据采集到部署全流程 · 项目文档编写 · 模型性能优化总结

YOLOv8综合实战项目