ubuntu中运行yolov8
时间: 2025-05-31 21:49:26 浏览: 41
### 在 Ubuntu 系统上运行 YOLOv8 的配置与教程
要在 Ubuntu 系统上成功运行 YOLOv8 框架,需要完成以下几个方面的准备工作:
#### 1. 安装 NVIDIA 显卡驱动、CUDA 和 cuDNN
为了充分利用 GPU 加速功能,在安装 YOLOv8 前需确保系统已正确配置 NVIDIA 显卡驱动程序以及 CUDA 工具包。具体步骤如下:
- 下载并安装适合当前硬件版本的 NVIDIA 驱动程序。
- 根据目标平台下载对应版本的 CUDA Toolkit 并按照官方文档说明完成安装过程[^1]。
- 同样地,cuDNN 库作为深度学习框架的重要依赖项也需要被妥善设置好路径变量以便后续调用。
#### 2. 构建 Python 开发环境
Python 是 UltraFace 所支持的主要编程语言之一,因此创建一个独立虚拟环境来管理相关软件包是非常推荐的做法:
```bash
sudo apt update && sudo apt install python3-pip virtualenv -y
virtualenv yolov8_env --python=python3
source yolov8_env/bin/activate
pip install torch torchvision torchaudio onnxruntime-gpu opencv-python-headless numpy matplotlib scikit-image tqdm Pillow tensorrt pycuda
```
#### 3. 获取预训练权重文件与源码仓库克隆
访问 Ultralytics GitHub 页面获取最新稳定版代码库副本的同时也要记得下载对应的预训练模型参数集用于测试验证目的:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
wget https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt
```
#### 4. 使用 TensorRT 或 ONNX Runtime 实现高性能推理服务端口移植方案设计思路分析比较两种方法各自优缺点之后做出合理选择最终决定采用哪种技术路线实现最佳性能表现效果评估对比实验数据统计图表展示结论总结未来工作方向展望等内容均属于高级话题范畴这里不做深入探讨仅简单介绍两者基本概念及其应用场景特点差异之处在于前者专为NVIDIA GPUs量身定制后者则更加通用兼容性强适用于多种异构计算设备之上均可显著提升预测速度降低延迟满足实时性需求较高的业务场景要求标准[^2].
#### 5. ROS 节点集成实例演示如何通过消息队列机制传递感知层输出结果至其他子系统模块之间相互协作共同完成复杂任务流程自动化控制逻辑编写技巧分享经验教训吸取教训不断改进完善整体解决方案质量水平提高效率降低成本风险等方面进行了详细介绍[^3].
```python
import cv2
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model(source='image.jpg', conf=0.7, iou=0.5)
for r in results:
boxes = r.boxes.xyxy.cpu().numpy()
classes = r.names[int(r.cls)].cpu().numpy()
print(f'Detected objects: {list(zip(classes, boxes))}')
```
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