yolo8 ultralytics

### YOLOv8 使用文档及相关示例 #### 1. YOLOv8 新特性概述 YOLOv8 是由 Ultralytics 开发的一个高性能目标检测框架，其最新版本 v8.1 增加了定向目标检测功能（Oriented Object Detection），支持旋转边界框（OBB）的处理[^1]。这一功能特别适用于航空图像中的物体识别场景。以下是主要的新特性和改进： - **OBB 支持**：引入了面向对象的目标检测能力，能够有效处理具有方向性的目标。 - **性能优化**：通过算法调整和硬件加速提升了整体运行效率。 - **社区贡献**：增加了更多预训练权重以及对多种数据格式的支持。 #### 2. 安装与配置环境为了使用 YOLOv8，需先安装 Python 和 PyTorch 环境，并克隆官方仓库： ```bash pip install ultralytics ``` 如果需要从源码构建，则可以执行以下命令来获取最新的代码库： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git cd ultralytics pip install -r requirements.txt ``` #### 3. 数据准备对于标准矩形框的任务，可以直接采用 COCO 或其他常见格式的数据集；而对于 OBB 类型的任务，则可能需要用到特定工具完成标注文件转换工作。例如，在 DOTA 数据集中应用 `convert_dota_to_yolo_obb` 函数即可轻松实现此操作[^3]: ```python from ultralytics.data.converter import convert_dota_to_yolo_obb convert_dota_to_yolo_obb('./datasets/DOTAv1') ``` 上述脚本会自动将原始 DOTAv1 数据转化为适合输入到网络的形式。 #### 4. 模型训练启动一次典型的检测任务训练过程非常简单，只需指定好路径参数即可开始学习流程[^2]: ```bash yolo detect train \ data=D:\ultralytics\ultralytics\cfg\datasets\myyolo-seg.yaml \ model=D:\ultralytics\ultralytics\weights\yolov8s-seg.pt \ epochs=100 \ imgsz=640 \ batch=16 \ workers=4 ``` 以上命令展示了如何基于自定义 YAML 文件加载初始权重并设置超参来进行迭代计算直至收敛为止。 #### 5. 测试与评估当模型经过充分训练之后，可以通过如下方式对其进行验证: ```bash python test.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt \ --data ./data/my_custom_dataset.yaml \ --img 640 \ --conf 0.4 \ --batch 1 \ --save-json \ --save-txt \ --save-conf \ --project runs/test \ --name my_test_run ``` 该部分允许我们保存预测结果至 JSON/TXT 文件当中以便后续分析比较之用[^4]。 --- ###

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(ultralytics) PS D:\yolo\ultralytics-main> pip install -e ultralytics Obtaining file:///D:/yolo/ultralytics-main/ultralytics ERROR: file:///D:/yolo/ultralytics-main/ultralytics does not appear to be a Python project: neither 'setup.py' nor 'pyproject.toml' found.

D:\1\MINGHUAN-YOLO\ultralytics-main\venv\Scripts\python.exe D:\1\MINGHUAN-YOLO\ultralytics-main\pred\predict.py Traceback (most recent call last): File "D:\1\MINGHUAN-YOLO\ultralytics-main\pred\predict.py", line 130, in <module> model = YOLO('D:/1/

E:\yolo\.venv\Scripts\python.exe E:\yolo\ultralytics\ultralytics\run.py Traceback (most recent call last): File "E:\yolo\ultralytics\ultralytics\run.py", line 1, in <module> from ultralytics import YOLO ImportError: cannot import name 'YOLO' from 'ultralytics' (unknown location)

yolo world ultralytics

from ultralytics import YOLO代码Ultralytics YOLO报错

yolo5 ultralytics 置信度阈值

E:\anaconda\envs\zxpytorch\python.exe "E:\zx yolo\ultralytics-8.2.100\RevColV1train.py" WARNING ⚠️ no model scale passed. Assuming scale='n'. Traceback (most recent call last): File "E:\zx yolo\ultralytics-8.2.100\RevColV1train.py", line 10, in <module

D:\>pip list | findstr "ultralytics yolo" ultralytics-thop 2.0.14

WARNING D:\programming_language\yolo\ultralytics\datasets\my_dataset\images\train\cracks_99.jpg: corrupt JPEG restored and saved

model = YOLO("C:/Users\sheep\Desktop\mynote\yolo/ultralytics-main\mytest/runs\detect/train4\weights/best.pt")和torch.hub.load()

WARNING ⚠️ No labels found in E:\YOLO\yolo\ultralytics-8.3.87\ultralytics-8.3.87\datasets\labels\val.cache, training may not work correctly.我明明把标签标号了，然后分好了训练集和验证集，为什么报错说找不到标签？

D:\miniconda3\envs\pytorch18\python.exe F:\YOLO\ultralytics-main\爬虫.py ✅ CUDA 设备: NVIDIA GeForce GTX 1050 ✅ CUDA 计算能力: (6, 1)

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