YOLOV8N

### YOLOv8n 模型详情与使用方法 #### 模型简介 YOLOv8n 是 YOLOv8 系列中的轻量级模型之一，其设计旨在平衡性能和计算资源需求。相比其他更复杂的变体（如 YOLOv8m 或 YOLOv8l），YOLOv8n 的参数数量较少，适合运行在低功耗设备上，例如嵌入式硬件或移动平台[^1]。 #### 安装依赖项 为了使用 YOLOv8n 模型，需先完成必要的开发环境搭建。以下是具体操作： 1. **创建并激活 Conda 虚拟环境** 创建名为 `yolov8` 的虚拟环境，并将其激活。 ```bash conda create -n yolov8 python=3.9 conda activate yolov8 ``` 2. **下载 PyTorch 和 torchvision** 根据官方文档推荐版本安装 PyTorch 及其扩展库。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 3. **克隆 YOLOv8 仓库** 获取 Ultralytics 提供的开源实现代码。 ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git cd ultralytics pip install -r requirements.txt ``` #### 加载预训练权重 Ultralytics 已经提供了多个预训练好的模型文件，其中包括 YOLOv8n。可以通过以下方式加载这些权重： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载本地预训练模型 ``` 上述命令会自动从远程服务器获取默认的 `.pt` 文件[^3]。 #### 训练自定义数据集 如果希望基于特定领域调整模型，则可以按照如下流程执行训练过程： 1. 准备标注的数据集； 2. 配置 YAML 文件描述类别映射关系及路径设置； 3. 执行脚本启动训练任务。 示例代码片段展示如何调用 API 进行端到端处理： ```python results = model.train( data='path/to/dataset.yaml', # 数据配置文件位置 epochs=100, # 总迭代次数 batch=16 # 单次批量大小 ) ``` #### 推理阶段应用 当模型经过充分优化后即可投入实际场景测试效果。下面给出一段简单的预测逻辑作为参考： ```python import cv2 image_path = 'test.jpg' img = cv2.imread(image_path) detections = model.predict(img)[0].boxes.data.tolist() for det in detections: x_min, y_min, x_max, y_max, conf, cls_id = det label = f'{cls_id}: {conf:.2f}' img = cv2.rectangle(img, (int(x_min), int(y_min)), (int(x_max), int(y_max)), (0, 255, 0), 2) img = cv2.putText(img, label, (int(x_min), int(y_min)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('Detection Result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```