yolov8mac版下载
时间: 2025-05-19 12:26:16 浏览: 19
### YOLOv8 Mac 版本下载与安装教程
#### 准备工作
为了在 macOS 上成功运行 YOLOv8,需要先完成 Python 环境的配置以及必要的依赖项安装。以下是具体的操作指南。
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#### 1. 安装 Python 和 pip
确保已安装最新版本的 Python (建议使用 Python 3.9 或更高版本),可以通过以下命令验证:
```bash
python --version
pip --version
```
如果未安装,请访问官方页面下载并安装:https://www.python.org/downloads/mac-osx/[^4]
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#### 2. 创建虚拟环境(推荐)
创建独立的虚拟环境可以避免包冲突问题。
```bash
python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate
```
激活后,`pip` 将仅作用于当前虚拟环境中。
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#### 3. 安装 Ultralytics 库
Ultralytics 是实现 YOLOv8 的核心库。通过 `pip` 命令可以直接安装该库及其依赖项。
```bash
pip install ultralytics
```
此命令会自动拉取最新的稳定版本[^3]。
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#### 4. 下载预训练权重文件
YOLOv8 提供多种大小的预训练模型(如 `yolov8n.pt`, `yolov8s.pt`, `yolov8m.pt` 等)。可以从 GitHub 页面获取这些权重文件:
```bash
wget https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s.pt
```
或者手动从以下链接下载适合的权重文件:https://github.com/ultralytics/assets/releases/tag/v0.0.0[^3]
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#### 5. 编写推理脚本
新建一个 Python 文件用于加载模型并对图片进行预测。例如:
```python
import sys
sys.path.append('/path/to/ultralytics')
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8s.pt')
model.info()
# 对图像执行推理
results = model('path/to/image.jpg') # 替换为目标图片路径
print(results)
```
保存以上代码到本地文件(如 `inference.py`),并通过终端运行:
```bash
python inference.py
```
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#### 6. 开始训练自定义数据集
如果有自己的数据集,可通过修改配置文件来调整网络结构和超参数。训练过程如下所示:
```bash
python train-yolov8.py
```
更多关于训练的具体设置可参考 mango YOLOv8 改进文档中的说明[^2]。
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### 注意事项
- 如果遇到权限错误或其他异常情况,可能是因为某些系统级资源被限制访问。尝试以管理员身份重新运行命令或检查 Etcher 工具日志记录[^1]。
- 推荐使用 Anaconda 来管理复杂的科学计算项目;它自带许多常用工具链简化开发流程[^4]。
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