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YOLOV8多任务模型项目源码（含车道线检测、目标检测和可行驶区域识别，附数据及一键运行功能）

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简介：
本项目提供YOLOv8多任务模型源码，集成了车道线检测、目标检测与可行驶区域识别功能，并配备完整数据集及一键运行脚本。 YOLOV8多任务模型项目源码（包括车道线检测、目标检测和可行驶区域识别功能），包含所需数据，支持一键运行。

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  • YOLOV8多任务模型项目源码（含车道线检测、目标检测和可行驶区域识别，附数据及一键运行功能）
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    本项目提供YOLOv8多任务模型源码，集成了车道线检测、目标检测与可行驶区域识别功能，并配备完整数据集及一键运行脚本。 YOLOV8多任务模型项目源码（包括车道线检测、目标检测和可行驶区域识别功能），包含所需数据，支持一键运行。
     
  • Yolov8 多任务（目标检测与可行驶区域及车道线分割）
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    本项目基于YOLOv8框架实现多任务处理，包括实时目标检测、可行驶区域识别以及车道线分割，提高自动驾驶系统的感知能力。 提供YOLOV5火灾检测数据集及相关代码模型，并附带处理VOC数据集的常用脚本以及PyTorch转换至TensorRT的转换脚本。此外还包含安全帽检测、行人入侵检测及火灾烟雾检测等模型。同样，基于Yolov5+角点检测+PnP技术构建了视觉SLAM项目的Python源码。
     
  • Yolov2源码在自动驾驶中的应用：可行驶区域分割、车道线检测及目标检测代码
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    本项目研究YOLOv2框架在自动驾驶领域的应用，涵盖可行驶区域分割、车道线识别与目标检测等关键功能，并提供相应源代码。 在过去十年里，多任务学习方法在解决全景驾驶感知问题上取得了显著成效，并且提供了高精度与高效能的解决方案。这种技术已成为为计算资源有限的实际自动驾驶系统设计网络的一个流行选择。 本段落提出了一种有效且高效的多任务学习模型，能够同时进行交通目标检测、可行驶道路区域分割和车道线识别的任务。该新模型——YOLOP-v2，在BDD100K这一具有挑战性的数据集上实现了性能上的重大突破，特别是在准确性和速度方面达到了新的最先进水平（SOTA）。值得注意的是，与之前的最佳模型相比，其推理时间缩短了一半。
     
  • 自动驾驶技术：车道线检测及行人、车辆与交通标志识别+可行驶区域判断+语音警告功能
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    本系统集成了先进的自动驾驶技术，包括精确的车道线检测，行人和车辆识别，交通标志辨识以及实时可行驶区域判断，并具备智能语音警告功能，显著提升驾驶安全性和舒适度。 自动驾驶系统将三个任务集成到一个统一的模型中，并使用可视化脚本数据集BDD100k进行训练。该数据集包括对象边界框、可驾驶区域、车道标记以及全帧实例分割，具体分类如下：0: 人；1: 骑行人；2: 车辆；3: 公交车；4: 卡车；5: 自行车；6: 摩托车；7: 交通灯；8: 交通标志；9: 火车。此外，还新增了两个分类：10用于可驾驶区域分割和11用于车道标记分割。系统中也增加了检测特定对象并进行语音告警的功能。
     
  • Yolov8目标检测源码及运行调试资料（含完整源码和数据）.rar
    优质
    本资源提供YOLOv8目标检测模型的完整源代码及相关数据集，包含详细的运行与调试文档，适合深度学习开发者研究使用。 1. 资源内容：yolov8目标检测源码+运行调试（完整源码+数据）。 2. 代码特点：参数化编程、便于更改的参数设置、清晰的编程思路及详细的注释。 3. 适用对象：计算机科学，电子信息工程和数学等专业的大学生在课程设计、期末大作业以及毕业设计中的应用。 4. 更多仿真源码和数据集可单独寻找下载列表以获取所需资源。 5. 作者介绍：一位资深算法工程师，在知名公司工作十年以上。擅长使用Matlab, Python, C/C++ 和 Java 等语言进行YOLO算法的仿真实验，同时在计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测及信号处理等领域有丰富经验，并且对元胞自动机、图像处理和智能控制等也有所研究。欢迎就相关领域的问题与作者交流学习。
     
  • 基于YOLOV8-pose的关键点检测项目，含数据集和完整源码，可直接运行
    优质
    本项目采用YOLOV8-pose模型进行关键点检测，提供详尽的数据集及完整源代码，便于用户快速上手并实现高效实验测试。 基于YOLOV8-pose的姿态关键点检测项目包含数据集和可以直接运行的源码。
     
  • ＜项目代码＞YOLOv8 瞳孔检测＜目标识别＞
    优质
    简介：YOLOv8是一款先进的瞳孔检测系统，采用目标识别技术，能够高效准确地定位和跟踪图像中的瞳孔位置。其卓越性能适用于多种应用场景，如人机交互、医疗诊断等。 YOLOv8 瞳孔识别项目代码 详细项目介绍请参阅相关文档。 数据集的详细介绍可以参考相应的资料。 数据集可以从指定位置下载。 按照文件中的requirements.txt配置环境即可使用。
     
  • 目标检测+yolov8+源码解析+调试运行
    优质
    本课程深入讲解目标检测技术，并详细剖析YOLOv8模型及其源代码。通过实际案例和动手实践，帮助学员掌握从调试到运行的全流程技巧。 关于Yolov8源码的使用与调试运行的相关内容进行了整理和记录。
     
  • ＜项目代码＞基于 YOLOv8 的学生课堂行为识别目标检测
    优质
    本项目采用YOLOv8框架进行开发，专注于识别和分析学生在课堂上的各种行为，旨在提升教学质量和学习效率。 YOLOv8 学生课堂行为识别项目代码 项目的详细介绍请参阅相关文档。 数据集的详细信息也已在另一篇文档中有介绍。 按照文件中的requirements.txt配置环境后即可使用该项目代码。
     
  • 运动物体的目标检测与识别_目标检测_运动物体_运动目标检测_图像识别_
    优质
    本研究聚焦于运动物体的目标检测与识别技术，涵盖目标检测算法及图像处理方法，旨在提升对动态场景中特定对象的精准定位和分类能力。 实现目标检测的代码示例视频可以运行。