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创建一个Python项目，使用KITTI数据集训练一个基于YOLOv8的目标检测模型。项目应包括数据加载、预处理、模型训练和评估模块。要求支持可视化检测结果，并输出模型在测试集上的mAP指标。使用PyTorch框架，代码结构清晰，有详细注释。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在研究自动驾驶相关的AI模型训练，发现KITTI数据集是个非常实用的资源。它包含了丰富的道路场景数据，特别适合用来训练目标检测和语义分割模型。今天就来分享一下，如何用这个数据集快速搭建一个自动驾驶感知模型的训练流程。
数据准备阶段KITTI数据集包含了7481张训练图片和7518张测试图片，每张图片都标注了车辆、行人、自行车等目标的位置信息。下载后需要先解压，目录结构很清晰，分为图像文件夹和标注文件夹。标注文件是TXT格式，每行对应一个目标的类别和边界框坐标。
数据预处理原始数据需要转换成模型能接受的格式。我写了个预处理脚本，主要做了这几件事：
- 将KITTI的标注转换为YOLOv8需要的格式
- 划分训练集和验证集（按8:2比例）
- 对图像进行归一化处理
添加了随机翻转和颜色抖动的数据增强
模型搭建选择YOLOv8作为基础模型，因为它兼顾了速度和精度。通过PyTorch框架，可以很方便地加载预训练权重。模型结构包括：
- 主干网络（用于特征提取）
- 特征金字塔（处理多尺度目标）
检测头（预测边界框和类别）
训练过程训练时设置初始学习率为0.01，使用SGD优化器。每训练50个epoch就在验证集上评估一次，保存效果最好的模型。为了防止过拟合，还加入了早停机制。训练过程可以通过TensorBoard实时监控损失变化。
评估指标在测试集上评估时，主要看这几个指标：
- mAP（平均精度）：衡量检测准确度
- 推理速度：FPS值
内存占用：显存使用情况
可视化展示训练完成后，用测试图片做了可视化验证。模型能较好地检测出车辆和行人，但对远处的小目标偶尔会漏检。后续可以通过调整anchor大小来优化。
整个项目从数据准备到模型训练，大概用了3天时间。过程中最大的收获是学会了如何高效处理真实场景的数据集。KITTI虽然标注质量很高，但有些特殊情况（如遮挡、模糊）还是需要额外处理。
在InsCode(快马)平台上尝试运行这个项目特别方便，不需要配置复杂的开发环境，直接上传代码就能跑起来。平台内置的编辑器可以实时查看训练日志，还能一键部署成可交互的演示页面，把检测结果直观地展示出来。对于想快速验证模型效果的同学来说，这种开箱即用的体验真的很省心。
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