资源介绍：

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）

课程目录

• 1.课程介绍
• 10.自己数据集训练模型的部署
• 11.项目代码解析-安卓的JNI机制
• 12.项目代码解析-YOLOv8实例分割算法原理
• 13.项目代码解析-C++代码解析
• 14.项目代码解析-Java代码解析
• 2.安装软件环境
• 3.安装PyTorch
• 4.克隆和安装YOLOv8
• 5.导出onnx模型
• 6.onnx转换成NCNN文件
• 7.安装Android Studio
• 8.准备Android项目文件
• 9.手机连接电脑并编译软件
• 课程资料