<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
巴里巴气1 分钟前
Python爬虫用Clash软件设置代理IP
爬虫·python·tcp/ip
Whoisshutiao18 分钟前
Python网安-zip文件暴力破解(仅供学习)
开发语言·python·网络安全
龙潜月七1 小时前
Selenium 自动化测试中跳过机器人验证的完整指南:能用
python·selenium·机器人
蓝婷儿3 小时前
Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 1 - 分类 vs 回归
python·机器学习·分类
Devil枫3 小时前
Kotlin扩展函数与属性
开发语言·python·kotlin
.30-06Springfield4 小时前
利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别(基于PyTorch)
人工智能·pytorch·python·rnn·分类·gru·lstm
程序员阿超的博客4 小时前
Python 数据分析与机器学习入门 (八):用 Scikit-Learn 跑通第一个机器学习模型
python·机器学习·数据分析·scikit-learn·入门教程·python教程
xingshanchang6 小时前
PyTorch 不支持旧GPU的异常状态与解决方案:CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_ARCH_MISMATCH
人工智能·pytorch·python
一花·一叶8 小时前
基于昇腾310B4的YOLOv8目标检测推理
yolo·目标检测·边缘计算
昵称是6硬币8 小时前
YOLOv11: AN OVERVIEW OF THE KEY ARCHITECTURAL ENHANCEMENTS目标检测论文精读(逐段解析)
图像处理·人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉