YOLOv8知识蒸馏源码
简介
本仓库提供了一个关于YOLOv8知识蒸馏的源码资源文件。知识蒸馏是一种通过将复杂模型的知识迁移到简单模型中的技术，从而提高简单模型的性能。YOLOv8是一种先进的物体检测模型，通过知识蒸馏技术，可以进一步提升其性能和效率。
资源内容
本资源文件包含了YOLOv8知识蒸馏的完整源码，涵盖了从数据准备、模型训练到结果评估的整个流程。具体内容包括：
- 数据预处理：提供了数据集的预处理脚本，确保数据格式符合YOLOv8的要求。
- 模型定义：包含了YOLOv8模型的定义文件，以及用于知识蒸馏的教师模型和学生模型的定义。
- 训练脚本：提供了完整的训练脚本，支持从零开始训练或基于预训练模型进行微调。
- 评估脚本：提供了用于评估模型性能的脚本，支持多种评估指标。
- 配置文件：包含了训练和评估的配置文件，方便用户根据需求进行调整。
使用说明
- 环境配置：请确保您的环境已安装必要的依赖库，如PyTorch、OpenCV等。
- 数据准备：按照提供的预处理脚本准备数据集。
- 模型训练：运行训练脚本，开始知识蒸馏过程。
- 模型评估：训练完成后，使用评估脚本对模型进行性能评估。
注意事项
- 请确保数据集的标注格式与YOLOv8的要求一致。
- 在训练过程中，建议根据实际情况调整超参数，以获得最佳性能。
- 评估时，请确保使用与训练时相同的数据集划分方式。
贡献
如果您在使用过程中发现任何问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。我们期待您的贡献！
许可证
本资源文件遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。