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[1. yolov8实战第一天------yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）](#1. yolov8实战第一天——yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）)
[2. yolov8实战第二天------yolov8训练过程、结果分析（保姆式解读）](#2. yolov8实战第二天——yolov8训练过程、结果分析（保姆式解读）)
[3. yolov8实战第三天------yolov8TensorRT部署（python推理）（保姆教学）](#3. yolov8实战第三天——yolov8TensorRT部署（python推理）（保姆教学）)
[4.yolov8实战第四天------yolov8图像分类 && ResNet50图像分类（保姆式教程）](#4.yolov8实战第四天——yolov8图像分类 && ResNet50图像分类（保姆式教程）)
[5. yolov8实战第五天------yolov8+ffmpeg实时视频流检测并进行实时推流------（推流，保姆教学）](#5. yolov8实战第五天——yolov8+ffmpeg实时视频流检测并进行实时推流——（推流，保姆教学）)
[6. yolov8实战第六天------yolov8 TensorRT C++ 部署------（踩坑，平坑，保姆教程）](#6. yolov8实战第六天——yolov8 TensorRT C++ 部署——（踩坑，平坑，保姆教程）)
7.yolov8实战第七天------pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）
8.yolov8实战第八天------pyqt5-yolov8实现打电话、玩手机识别系统（参考论文（8700+字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型+数据集）
9.yolov8实战第九天------pyqt5-yolov8实现道路病害识别系统（参考论文（6000+字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型+数据集）
10.yolov8实战第十天------pyqt5-yolov8实现数据结构化、yolov8目标跟踪、过线检测计数系统（参考论文（8300+字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明）
1. yolov8实战第一天------yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）
本文详细介绍了如何部署和训练YOLOv8模型，包括显卡驱动检查、代码下载、CUDA和cudnn安装、Anaconda环境配置、PyTorch安装、库的安装、推理检测以及数据集的准备、训练和测试。YOLOv8在精度、速度和任务支持上都有所提升，并且易于训练和部署。
yolov8实战第一天------yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）-CSDN博客
2. yolov8实战第二天------yolov8训练过程、结果分析（保姆式解读）
本文详细解析了yolov8模型训练的过程和结果，包括混淆矩阵、归一化混淆矩阵、F1置信度曲线、精度置信曲线、PR曲线、召回置信度曲线等关键指标。分析表明，模型在0.8以上的置信度阈值下表现出较高的精确度和F1分数，但召回率随着置信度增加而下降，存在漏报现象。训练过程中的损失函数和性能指标也进行了深入探讨。
yolov8实战第二天------yolov8训练过程、结果分析（保姆式解读）_yolov8跑出来的指标怎么看-CSDN博客
3. yolov8实战第三天------yolov8TensorRT部署（python推理）（保姆教学）
本文是YOLOv8实战系列的第三篇，主要讲解如何使用TensorRT对训练好的yolov8模型进行优化部署。首先介绍了TensorRT的作用和适用场景，然后详细阐述了TensorRT的安装步骤，接着将pt模型转换为onnx格式，并进行了模型验证。最后，通过Python脚本展示了TensorRT推理过程。
yolov8实战第三天------yolov8TensorRT部署（python推理）（保姆教学）_yolov8 tensorrt python-CSDN博客
4.yolov8实战第四天------yolov8图像分类 && ResNet50图像分类（保姆式教程）
本文介绍了使用YOLOv8和ResNet50进行图像分类的实战过程，包括模型选型、数据集准备和训练。对于YOLOv8，发现 yolov8n-cls 效果不佳，推荐使用 yolov8m-cls。ResNet50模型结构详细解析，共有49个卷积层和1个全连接层。训练过程简单，只需运行train.py。
yolov8实战第四天------yolov8图像分类 && ResNet50图像分类（保姆式教程）_yolov8分类-CSDN博客
5. yolov8实战第五天------yolov8+ffmpeg实时视频流检测并进行实时推流------（推流，保姆教学）
本文介绍如何结合YOLOv8和FFmpeg进行实时视频流目标检测，并通过FFmpeg推流至服务器。首先下载FFmpeg，然后可选搭建EasyDarwin或Nginx流媒体服务器。接着，利用YOLOv8模型读取视频帧进行检测，处理后推送到rtsp流。最后，演示了使用nginx服务器和VLC进行推流和拉流的操作。
yolov8实战第五天------yolov8+ffmpeg实时视频流检测并进行实时推流------（推流，保姆教学）_yolo 视频流输入-CSDN博客
6. yolov8实战第六天------yolov8 TensorRT C++ 部署------（踩坑，平坑，保姆教程）
本文详细介绍了如何使用C++结合TensorRT部署YOLOv8模型，包括环境配置、编译过程中的常见问题及解决方法，强调了TensorRT在性能、资源消耗、跨平台兼容性等方面的优势。
yolov8实战第六天------yolov8 TensorRT C++ 部署------（踩坑，平坑，保姆教程）-CSDN博客
7.yolov8实战第七天------pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）
本文介绍了一个基于YOLOv8和PyQt5的车牌识别系统，实现了图片、视频及视频流的车牌检测和颜色识别。系统采用模块化设计，包括前端用户界面、车牌检测和颜色识别模块。通过深度学习模型YOLOv8进行实时车牌检测和颜色分类，使用PyQt5构建用户友好的图形界面。系统还具备批量图片检测功能，适用于智能交通、停车管理和监控等领域。
yolov8实战第七天------pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）_使用yolov8的论文-CSDN博客
8.yolov8实战第八天------pyqt5-yolov8实现打电话、玩手机识别系统（参考论文（8700+字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型+数据集）
本文介绍了一个基于PyQt5和YOLOv8的打电话、玩手机识别系统，结合手机检测和人体姿态识别，实现对图片、视频和视频流的实时检测。系统采用模块化设计，包括实时视频分析、行为识别、事件记录和GUI功能。通过环境配置、模型训练和优化，系统能在多种环境下准确识别打电话和玩手机行为，减少误报并提供直观的用户界面。
9.yolov8实战第九天------pyqt5-yolov8实现道路病害识别系统（参考论文（6000+字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型+数据集）
本研究开发了一套基于PyQt5和YOLOv8的道路病害检测系统，能自动检测图片、批量图片、视频和RTSP视频流中的病害。系统集成了图片预处理、模型加载、结果解析和显示等功能，提供友好的用户界面，提高了检测效率和准确性。未来将通过扩大训练数据集和引入更多AI功能进一步优化系统。
10.yolov8实战第十天------pyqt5-yolov8实现数据结构化、yolov8目标跟踪、过线检测计数系统（参考论文（8300+字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明）
本文介绍了一个基于PyQt5和YOLOv8的实时图像处理系统，该系统集成了目标检测、目标跟踪、过线检测计数等多项功能，旨在提高视频监控的自动化和智能化水平。
