1. 本项目主要分为以下功能模块：
- 数据集准备：收集和标注自己的数据集，包括样本图片和对应的标签数据。
- 模型训练：使用YOLOv8算法对数据集进行训练，得到训练好的模型。
- 模型测试：利用训练好的模型对新数据进行目标检测，并输出检测结果。
- 模型优化：根据测试结果对模型进行优化，使得目标检测的准确率和效率都有所提升。
对于使用者来说，该项目能实现以下功能：
- 制作自己的数据集，并训练自己的模型，实现目标检测任务。
- 通过可视化界面查看目标检测结果，方便直观。
2. 我在本项目中负责如下任务：
- 收集、清洗和标注数据集，为训练模型做准备工作。
- 使用Python编程语言和YOLOv8算法对数据集进行训练，并根据训练结果对模型进行调整和优化。
通过这些任务的实现，我最终得到了一个可以对自己的数据集进行目标检测的模型，使得该模型可以方便地应用于实际生产环境中。
3. 在本项目中，最大的难点是如何标注数据集和如何优化模型以提升目标检测的准确率和效率。
针对数据集标注的难点，我们采用了多人标注+众包的方式，让多个标注者同时对同一张图片进行标注，取标注结果的交集作为最终标签数据。这样可以有效避免单个标注者的主观误差和盲区，提高标注数据的质量。
针对模型优化的难点，我们结合了多种优化方法，包括调整超参数、采用不同的激活函数、增加/减少网络层数、使用模型融合等，同时考虑模型的准确率和效率，最终成功提升了目标检测的性能。
以上解决方案得到了良好的实验效果，并被应用于实际生产环境中，得到了用户的高度认可和好评。