ubuntu20.04跑yolov8
时间: 2024-12-27 11:25:27 浏览: 91
Ubuntu 20.04是一个基于Linux发行版,它作为深度学习框架YOLOv8(You Only Look Once v8)的运行平台,可以用来训练和部署目标检测模型。以下是安装和配置YOLOv8的基本步骤:
1. 安装依赖:首先确保你的系统已安装了基本的软件包,如Python、CUDA、cuDNN和Git等。你可以通过以下命令更新系统并安装必要的库:
```
sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pip software-properties-common
```
2. 更新pip和添加额外的源(对于TensorFlow支持):
```
pip3 install --upgrade pip
curl https://raw.githubusercontent.com/dluhofer/tensorflow-models-official/main/tf_official_pip_package/setup.py -o setup.py
python3 setup.py install
```
3. 获取YOLOv8:从GitHub克隆YOLOv8仓库,并切换到分支(如果你想要的是最新版本):
```
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
git checkout v8
```
4. 编译YOLOv8:进入darknet目录并编译模型,这可能需要一些时间:
```
make
```
5. 配置和训练模型:按照YOLOv8的教程(`docs/yolo.md`)进行模型选择、数据集准备和训练。你可能需要下载适合自己任务的数据集,比如COCO或VOC。
6. 测试和部署:完成训练后,你可以使用预训练模型进行测试,或者将模型集成到应用中进行实时目标检测。
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