1）转换成yolo txt格式的数据集； 2) 开箱即用的CCTSDB yolov8源码；

使用C++ 与ONNXRuntime部署yolov8旋转目标检测源码+模型(c++).zip

数据集、模型及配置文件

YOLOV8 安全帽佩戴检测（含训练好的模型和训练集）

车道分割YOLOV8-SEG，训练得到PT模型，然后转换成ONNX，OPENCV的DNN调用，支持C++,PYTHON,ANDROID开发

项目教程见https://blog.csdn.net/TUSTer_/article/details/134586677?spm=1001.2014.3001.5502，这里是项目的模型，大家可以下载

这是一个基于YOLOv8模型的热图生成工具，可以用来分析和可视化深度学习模型在图像识别和目标检测任务中的关注点。该工具使用Grad-CAM技术生成覆盖在原始图像上的热图，从而揭示了模型在预测时赋予图像不同部分的重要性。热图中不同颜色的区域显示了模型关注的程度，红色或黄色表示高度关注的区域，蓝色或绿色则表示关注度较低的区域。 该工具可以帮助研究人员、学生和AI工程师更好地理解和解释他们的模型，尤其是在进行模型调试和优化时。它对于提高模型透明度和加深用户对模型决策过程的理解非常有价值。 使用这个工具，用户可以对自己的图像数据集进行热图分析，从而洞察模型在处理特定图像或图像集时的行为模式。它适用于多种用途，包括但不限于自动驾驶车辆的视觉系统，安防监控，医疗图像分析，以及任何需要图像识别和目标检测的应用。 请注意，使用此工具需要基本的深度学习和计算机视觉知识，以及对YOLOv8模型和PyTorch框架的熟悉。 （该文件建议放在你yolov8项目根目录下）

YOLOv8检测LUNA16肺结节实战（一）：数据预处理代码

基于YOLOv8的SAR图像目标检测系统，覆盖数据制作、数据可视化、模型训练/评估/推理/部署全流程，最后通过 Gradio 界面进行展示。 本次分享将带领大家熟练掌握 YOLOv8 的使用，并根据自己的任务训练一个特定场景的检测器，本文将重点讲解 YOLOv8 训练框架中数据集的格式、配置文件等细节，让小白少走弯路，跟着走就能轻松训练好自己的检测器，并基于 Gradio 搭建一个简单的应用。

Windows+YOLOV8环境配置