YOLO V8车辆行人识别_yolov8 无法识别路边行人

软件适用于所有yolo系列识别，只需要根据需求更换.pt文件，车辆检测+行人检测+车辆识别+车牌识别

YOLO V8 (You Only Look Once version 8)是一种流行的目标检测算法，它可以高效地识别车辆、行人等各种物体。本文将介绍YOLO V8如何在车辆识别中应用，并提供Python代码实现。

YOLO V8模型的核心是一种基于深度学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，它通过多层卷积和池化操作来提取图像中的特征。与其他目标检测方法相比，YOLO V8拥有更高的速度和更好的准确率，它能够在实时视频流中运行，并且可以同时检测多个目标。

在车辆识别中，我们需要训练一个针对车辆的模型。首先，我们需要准备一组包含车辆的图片，并标注车辆的位置和大小。我们可以使用开源数据集，如VOC、COCO等。

接下来，我们使用YOLO V8的网络架构来训练和优化模型。我们可以使用Keras或TensorFlow等框架来实现YOLO V8模型。以下是一个代码示例：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
model = S