首页yolov8快速浮现

yolov8快速浮现

时间: 2025-01-17 20:53:51 浏览: 25

### YOLOv8 快速实现教程 #### 准备环境为了能够顺利运行YOLOv8模型，需要先安装必要的依赖库。通常情况下，推荐使用Anaconda来管理Python环境以及相关包。 ```bash conda create -n yolov8 python=3.9 conda activate yolov8 pip install ultralytics ``` 上述命令创建了一个名为`yolov8`的新虚拟环境并激活它，接着通过pip工具安装了ultralytics这个官方支持YOLO系列模型训练推理等功能的库[^1]。 #### 加载预训练模型 Ultralytics提供了方便快捷的方式加载已经训练好的YOLOv8权重文件来进行预测操作： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 或者其他版本如'yolov8s', 'yolov8m'等 ``` 这段代码展示了如何利用ultralytics模块下的YOLO类实例化一个特定大小（这里选择了nano版）的YOLOv8网络结构，并自动下载对应的预训练参数[^2]。 #### 执行目标检测完成以上准备工作之后就可以调用predict函数执行图像上的物体识别任务了: ```python results = model.predict(source='path/to/image.jpg') for result in results: boxes = result.boxes.cpu().numpy() print(boxes) ``` 此部分脚本说明了怎样给定一张图片路径作为输入源传入到之前初始化完毕的对象中去获取检测框位置信息以及其他属性数据。

阅读全文