YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 支持目标检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。
本课程在Windows上手把手演示YOLOv8（YOLOv8n和YOLOv8s）实例分割在Android（安卓）手机进行部署的过程。内容包括：安装软件环境、安装PyTorch，克隆和安装YOLOv8，导出onnx模型，onnx转换成NCNN文件，安装Android Studio，准备Android项目文件(下载项目文件、放置ncnn模型文件、放置ncnn和opencv的android文件)，手机连接电脑并编译软件(安装投屏软件、手机连接电脑配置、编译和调试、导出签名apk)，自己数据集训练模型的部署，项目代码解析（安卓的JNI机制、YOLOv8实例分割算法原理、C++代码、Java代码）。

【资源目录】:

├──1.课程介绍_ev.mp4 37.17M
├──10.自己数据集训练模型的部署_ev.mp4 3.17M
├──11.项目代码解析-安卓的JNI机制_ev.mp4 29.17M
├──12.项目代码解析-YOLOv8实例分割算法原理_ev.mp4 42.32M
├──13.项目代码解析-C++代码解析_ev.mp4 62.98M
├──14.项目代码解析-Java代码解析_ev.mp4 19.64M
├──2.安装软件环境_ev.mp4 18.18M
├──3.安装PyTorch_ev.mp4 7.89M
├──4.克隆和安装YOLOv8_ev.mp4 17.77M
├──5.导出onnx模型_ev.mp4 19.10M
├──6.onnx转换成NCNN文件_ev.mp4 6.79M
├──7.安装Android Studio_ev.mp4 15.65M
├──8.准备Android项目文件_ev.mp4 8.50M
├──9.手机连接电脑并编译软件_ev.mp4 24.47M
└──课程资料.zip 5.39M