YOLOv8实战bdd100k自动驾驶目标识别本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对BDD100K自动驾驶目标数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的自动驾驶车辆目标图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取驾驶车辆目标的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了驾驶车辆目标识别的自动化水平，还为医疗系统的构建提供了有力