yolo V8

### YOLOv8 使用教程与代码实现 YOLOv8 是 Ultralytics 开发的一个高性能目标检测框架，基于 PyTorch 构建。以下是关于其安装、配置以及代码实现的详细介绍。 #### 1. 安装依赖项为了运行 YOLOv8，需要先安装必要的 Python 库和环境。可以通过以下命令完成安装： ```bash pip install ultralytics ``` 如果需要 GPU 支持，则需额外安装 CUDA 和 cuDNN，并确保 PyTorch 已正确配置[^4]。 #### 2. 下载预训练模型 Ultralytics 提供了一系列预训练模型，可以直接加载并使用。例如，`yolov8n.pt` 表示轻量级版本的模型。通过以下方式加载模型： ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n.pt') ``` #### 3. 推理过程对于单张图片或视频流的推理操作，可以调用 `predict` 方法。下面是一个简单的例子： ```python # 设置输入源（可以是本地图片路径） source = 'path/to/image.jpg' # 执行推理并将结果保存到磁盘 results = model.predict(source, save=True) ``` 此代码会读取指定路径下的图像文件，对其进行目标检测，并将标注后的结果存储下来[^2]。 #### 4. 自定义数据集训练当拥有自定义的数据集时，可通过调整超参数来重新训练模型。假设已经准备好 COCO 格式的标注文件，那么训练流程如下所示： ```bash yolo train data=path/to/coco.yaml model=yolov8n.pt epochs=50 lr0=0.01 ``` 其中： - `data`: 数据集配置文件的位置； - `model`: 初始权重文件名称； - `epochs`: 总迭代次数； - `lr0`: 初始学习率[^3]。 #### 5. 模型导出经过训练之后，可能希望把最终得到的最佳模型转换成其他格式以便部署至边缘设备上。比如 ONNX 或 NCNN 等形式均可支持： ```bash yolo export model=yolov8n.pt format=onnx imgsz=640 ``` 这里指定了输出为 ONNX 类型，并设置了固定的分辨率尺寸作为输入形状[^3]。 --- ###

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