技术栈：YOLOv8、PyTorch、COCO数据集格式、数据增强基于YOLOv8框架完成目标检测全流程实践，使用船舶数据集共7000张图像，按7:2:1划分训练集、验证集、测试集；适配COCO数据集格式，调整YOLOv8官方配置文件（yolov8s.yaml和coco.yaml），优化超参数（如imgsz=640、batch_size=64）；应用默认数据增强策略（如Mosaic、随机翻转、色彩空间变换），训练后模型在测试集达到mAP50:98%、Recall:95%；使用Gradio搭建简易推理Demo，实现本地图像/视频流检测可视化。声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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