《基于YOLOv8的核废料处理机器人机械臂定位校准系统》（包含源码、可视化界面、完整数据集、部署教程）简单部署即可运行。功能完善...

1. 致谢与欢迎 首先，衷心感谢您选择并下载我的YOLO目标检测数据集！您的支持是我持续优化和更新数据集的动力。本数据集经过精心收集、标注和整理，希望能为您的计算机视觉项目和研究提供有价值的资源。 如果您在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，欢迎随时通过文末的联系方式与我交流。祝您研究顺利，项目成功！ 2. YOLOv8数据集结构与使用指南 2.1 数据集结构说明 本数据集完全兼容Ultralytics YOLOv8格式，结构如下： 项目/ ├── 模型训练 # 训练模型 ├── train_model.py # 模型训练脚本 ├── Detection_video.py # 视频检测脚本 └── best.pt/ # 训练好模型参数，将您训练好的模型参数文件替换掉即可 └──yolov8n.pt/ # 官网下载的yolo模型 └──yolo11n.pt/ # 官网下载的yolo模型 ├── 可视化页面设计 # 包含可视化页面设计所需代码和模型 由于数据集资源较大，无法上传到CSDN，可私信博主获取数据集资源。数据集资源包含以下内容 数据集/ ├── test/ # 测试集 │ ├── images/ # 测试集图像 │ └── labels/ # 测试集标注 ├── train/ # 训练集 │ ├── images/ # 训练集图像 │ └── labels/ # 训练集标注 └── valid/ # 验证集 ├── images/ # 验证集图像 └── labels/ # 验证集标注 ├── data.yaml # 数据集配置文件，“#如果路径有误，尝试把train、test、vaild文件夹改为绝对路径例如：train:C:/Users/Zwt/Desktop/数据集/数据集文件/DeteksiAsapApi.v3i.yolov8/train/images” 如若您下载的数据集结构不一样，可自行修改/添加。例：如果没有vaild文件夹，可自行创建 └── valid/ # 验证集 ├── images/ # 验证集图像 └── labels/ # 验证集标注 然后移动train或者test文件夹中的图片和对应标签到vaild。注意保证数据集训练集、测试集和验证集数据平衡即可{训练集(80%) + 测试集（10%）+验证集(10%)}。 2.2 数据集技术规格 ​图像数量：共包含XX,XXX张高质量标注图像 ​类别数量：XX个精心标注的类别 ​图像分辨率：平均1280×720像素（部分4K高清图像） ​标注格式：YOLO标准格式（归一化坐标） ​数据划分：训练集(80%) + 测试集（10%）+验证集(10%) 2.3 快速使用指南 ​环境配置： 自行安装ultralytics opencv-python matplotlib等相关软件包，注意版本兼容问题 ​ 3. 技术支持与联系方式 在使用过程中如有任何疑问或需要技术支持，您可以通过CSDN私信联系我 4、侵权必究 4.1 禁止行为 未经作者书面授权，任何个人或组织不得将本数据集或其衍生成果用于任何商业活动，包括但不限于： ​商业产品开发​（如AI SaaS、API服务、APP等） ​付费课程/培训​（未经授权用作教学内容） ​二次销售或重新打包分发​（包括免费/付费形式） ​企业内部生产环境部署​（需额外授权） 4.​2 违规后果 未经授权用于商业用途的行为均视为侵权。 作者保留追究法律责任的权利，包括但不限于： 要求停止使用并赔偿损失 通过法律途径维权 ​4.3. 授权申请 如需商业授权，请通过CSDN私信联系我