相信大家也看了不少的Yolo系列那些繁杂的理论，
Yolo的官方网站也免费公布了英文的源代码。
相信有些小伙伴们有一定的基础，经过了一段的深入研究。
已经能够调用并且使用成功了。
但是肯定还有一部分，基础不是很强的小伙伴们还不能成功的使用。
但是又想去感受使用Yolo机器视觉带来的超强效果！
那么欢迎加入我们，我会翻译好，整理好。会让你快速使用与学会调用。
第一步：采集需要识别的目标图片
使用工具截图获取目标图片
第二步：标注目标
使用工具对想要识别的目标进行框选
第三步：训练模型
选择对应的图片数据集，然后简单调整参数，避免训练模型启动失败，开始训练。
第四步：验证模型
观察精度如何，识别是否正确。
第五步：使用训练完毕的模型进行识别
Yolov8识别目标技能
下面看一下大家关心的资源占用问题
CPU占用5.3% 内存占用57.4MB GPU暂用0.5%
当然配置不同资源占用也肯定不一样，此数据仅供参考（机器是E5-2678 显卡GTX1080）
当然肯定也是支持多线程，多检测器，多模型识别。功能强大。
模块与工具使用简单方便，均无绑定，无验证随意使用！
并且易语言模块开源，方便小伙伴们学习调用与研究！
易语言调用YOLOv8介绍
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_59753573/article/details/129650188
版权归原作者 weixin_59753573 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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