摘要：
本文深入探讨了使用YOLOv8进行目标检测任务的过程，特别是在使用COCO128数据集时的具体应用。通过详细分析YOLOv8的架构和优势，本文旨在为读者提供一个清晰的视角，了解如何有效利用这一先进的目标检测技术。
1. 引言：
目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，广泛应用于无人驾驶、安全监控、图像分析等多个领域。YOLOv8作为最新的目标检测模型之一，以其高效率和准确性受到业界的广泛关注。COCO128作为一个轻量级的数据集，提供了一个快速入门的平台，使研究者和开发者能够在一个更简洁的数据集上测试和优化他们的模型。
2. YOLOv8架构概述：
YOLOv8继承并优化了YOLO系列的设计理念，特别强调在实时性和准确度之间的平衡。它通过改进的卷积网络结构、更有效的特征提取和优化的锚点策略，实现了对目标的快速而准确的检测。
3. COCO128数据集简介：
COCO128是一个从COCO数据集衍生出的轻量级数据集，包含了128张精选图像和各种类别的标注。这个数据集旨在提供一个高效的平台，用于快速测试和原型设计，尤其适合资源有限的环境。
2024-07-02 16:10:13
47.11MB
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coco128数据集：包含图片和标签，标签为txt格式，该数据集只包含128张样本，用来进行训练和验证的测试工作。
2022-11-11 16:31:09
21.05MB
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小型数据集，数据是COCO train2017数据的一部分，只取了coco数据集中的128张标注的图片打成的包。因为自己练yolov5时找了好久也没找到Google上的资源，最终历时很久才找到，在此有偿分享。
2021-12-23 09:15:11
21.18MB
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