课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/39251

【为什么要学习这门课】

Linux创始人Linus Torvalds有一句名言：Talk is cheap. Show me the code. 冗谈不够，放码过来！代码阅读是从基础到提高的必由之路。

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使用PyTorch开发，设计了更高效的具有丰富梯度流的骨干网络和Neck。采用了Anchor-free无锚范式、解耦头、Task Aligned正负样本分配策略和CIoU+DFL损失等前沿技术。YOLOv8使用PyTorch实现，含有很多业界前沿和常用的技巧，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理，可以作为相关项目的借鉴和改进基础。

【课程内容与收获】

本课程将详细解析YOLOv8目标检测的实现原理和源码。课程分为基础篇、实践篇、原理篇和源码解析篇。

在实践篇中演示Windows和Ubuntu系统上训练PASCAL VOC数据集的流程。

原理篇中讲述YOLO目标检测技术发展史、YOLOv8的网络架构、任务对齐标签分配和损失函数。

源码解析篇中揭秘YOLOv8安装的幕后过程、详细介绍YOLOv8是如何跑起来的、深入解析YOLOv8目标检测源码包括网络模块、网络构建、任务对齐分配TAL、损失函数源码解析、数据增强、数据集和数据加载器、训练技巧、预测器、训练器、并使用PyCharm对预测流程和训练流程进行debug单步跟踪分析解读。

课程提供YOLOv8源码解析文档以及预测和训练的PyTorch脚本文件。