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计算机视觉
YOLOv8 多类别车辆检测
基于 YOLOv8 的五类别车辆检测项目，通过训练轮数与数据增强实验逐步提升模型性能。
YOLOv8Ultralytics目标检测Python
mAP50：0.492 → 0.729
项目概览
这个项目解决什么问题？
从 YOLOv8n 基线出发，通过延长训练、图像增强以及灰度增强等实验逐步改进检测效果，并在统一指标下对不同版本进行比较。
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从输入到最终可用结果
01
数据集02
数据增强03
YOLOv8n04
模型训练05
验证评估06
目标检测项目亮点
我希望招聘方重点看到这些内容
五类别车辆目标检测
多组数据增强实验
持续跟踪不同版本的 mAP50
明确比较每次实验修改与最终性能变化