Ultralytics于2023年1月10日发布的YOLOv8引起了机器学习领域的热烈关注，其令人印象深刻的性能让它在短时间内成为社区讨论的焦点。不仅仅是一款快速而强大的模型，YOLOv8还凭借其简洁的Python代码实现了在目标检测方面的卓越准确性和高效性。Ultralytics与Paperspace的合作进一步推动了YOLOv8的发展，为用户提供了更多实验和应用的机会。本文将分享在损坏汽车零件的自定义数据上训练YOLOv8的经验，并与Paperspace社区共享这一过程中的见解。这篇文章是James Skelton关于自定义数据上训练YOLOv8的系列之一，他详细介绍了YOLOv8的架构和新功能。YOLOv8作为最有效和最准确的模型之一，我在个人数据存储库中对其进行了全面测试并获得了良好的结果。在这里，我将全面阐述从数据收集到模型部署的实际操作，为读者提供深入了解目标检测技术的机会。让我们一同踏上这场探索之旅。