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课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/38615
YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功,引入了新功能和改进,进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 支持目标检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。
本课程在Windows上手把手演示YOLOv8(YOLOv8n和YOLOv8s)实例分割在Android(安卓)手机进行部署的过程。内容包括:安装软件环境、安装PyTorch,克隆和安装YOLOv8,导出onnx模型,onnx转换成NCNN文件,安装Android Studio,准备Android项目文件(下载项目文件、放置ncnn模型文件、放置ncnn和opencv的android文件),手机连接电脑并编译软件(安装投屏软件、手机连接电脑配置、编译和调试、导出签名apk),自己数据集训练模型的部署,项目代码解析(安卓的JNI机制、YOLOv8实例分割算法原理、C++代码、Java代码)。
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