<项目代码>YOLOv8 车牌识别<目标检测>

项目代码下载链接

<项目代码>YOLOv8 车牌识别<目标检测>https://download.csdn.net/download/qq_53332949/90121387YOLOv8是一种单阶段(one-stage)检测算法,它将目标检测问题转化为一个回归问题,能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法(如Faster R-CNN),YOLOv8具有更高的检测速度和实时性。

1.数据集介绍

数据集详情请阅读博主写的博客

<数据集>车牌识别数据集<目标检测>https://blog.csdn.net/qq_53332949/article/details/141531390数据集下载链接:

下载链接https://download.csdn.net/download/qq_53332949/89713879?spm=1001.2101.3001.9500

2.YOLOv8模型结构

YOLOv8的结构主要分为三部分:Backbone、Neck和Head。

- Backbone

  • 用于提取输入图像的特征。YOLOv8采用了多种轻量化的卷积模块(如CSP模块)和扩展卷积(Depthwise Separable Convolution),提升了特征提取的速度和效率。
  • 它能够有效地捕获不同尺度和不同特征层次的信息。
  • Neck
  • 用于融合多尺度特征,实现对小目标的更好检测。YOLOv8中常用的Neck是PAN(Path Aggregation Network)和FPN(Feature Pyramid Network)的结合,能够更好地传递底层和顶层特征,提高对目标的检测精度。
  • Head
  • 负责最终的目标检测和分类任务。YOLOv8的Head包括分类分支和边界框回归分支。分类分支输出每个候选区域的类别概率,边界框回归分支则输出检测框的位置和大小。
  • YOLOv8采用了Anchor-Free的设计,使得模型可以在不需要预设锚框的情况下进行检测,减少了计算复杂度,并提升了检测精度。

YOLOv8模型的整体结构如下图所示:

3.模型训练结果

YOLOv8在训练结束后,可以在**runs**目录下找到训练过程及结果文件,如下图所示:

3.1 map@50指标

3.2 P_curve.png

3.3 R_curve.png

3.4 F1_curve

3.5 confusion_matrix

3.6 confusion_matrix_normalized

3.7 识别效果图

相关推荐
databook7 分钟前
『Plotly实战指南』--样式定制高级篇
python·数据分析·数据可视化
硅谷秋水26 分钟前
ORION:通过视觉-语言指令动作生成的一个整体端到端自动驾驶框架
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·语言模型·自动驾驶
basketball6161 小时前
Python torchvision.transforms 下常用图像处理方法
开发语言·图像处理·python
兔子蟹子1 小时前
Java集合框架解析
java·windows·python
宁酱醇1 小时前
各种各样的bug合集
开发语言·笔记·python·gitlab·bug
jndingxin1 小时前
OpenCV 图形API(62)特征检测-----在图像中查找最显著的角点函数goodFeaturesToTrack()
人工智能·opencv·计算机视觉
谷晓光1 小时前
Python 中 `r` 前缀:字符串处理的“防转义利器”
开发语言·python
姚毛毛1 小时前
Windows上,10分钟构建一个本地知识库
python·ai·rag
站大爷IP2 小时前
Python ZIP文件操作全解析:从基础压缩到高级技巧
python
白熊1882 小时前
【计算机视觉】CV实战项目 - 基于YOLOv5与DeepSORT的智能交通监控系统:原理、实战与优化
人工智能·yolo·计算机视觉