标题：Yolov8 算法在自定义数据集上的训练和应用
摘要：
随着计算机视觉领域的迅速发展，深度学习目标检测模型成为重要的研究方向。本论
文旨在介绍 Yolov8 算法在自定义数据集上的训练和应用。Yolov8 作为一种实时目标检
测算法，在检测速度和准确性方面取得了显著的突破。我们将通过自定义数据集的训
练，展示 Yolov8 算法在不同场景下的目标检测性能和应用效果。
1. 引言
目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，它在许多应用领域都有广泛的应用，如智
能交通、视频监控、无人驾驶等。传统的目标检测方法往往时间复杂度高且准确率有
限，而深度学习模型在目标检测任务上取得了巨大的突破。Yolov8 作为一种基于深度
学习的实时目标检测算法，表现出了出色的性能和效果。
2. Yolov8 算法简介
Yolov8 算法是基于单阶段目标检测思想的模型，将目标检测任务转化为回归问题。相
较于传统的两阶段算法，Yolov8 算法在速度和准确性方面有着明显的优势。它通过将
输入图像分割成不同大小的网格单元，每个单元负责检测目标，采用全卷积神经网络
提取特征，并预测目标的位置、类别和置信度。
3. 自定义数据集准备
为了训练 Yolov8 模型并在自定义数据集上进行目标检测，我们首先需要准备训练集和
测试集。训练集包含标记有目标位置和类别的图像，测试集则用于模型评估。在数据
集的准备过程中，需要进行数据清洗、标注和划分等步骤，确保数据集的丰富性和质
量。
4. Yolov8 模型训练
使用 Yolov8 模型进行训练的过程包括以下步骤：
a. 模型初始化：加载预训练权重或从头开始随机初始化模型；
b. 数据预处理：对训练样本进行归一化、缩放和数据增强等操作；
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