ultralytics yolov8目标检测
时间: 2025-05-02 20:37:44 浏览: 15
### YOLOv8 目标检测使用教程
对于希望利用 Ultralytics 的 YOLOv8 实现高效目标检测的开发者而言,官方提供了一系列详尽资源来帮助理解和部署该技术。为了便于初学者快速上手,Ultralytics 推出了基于 Google Colab 平台的教学指南[^1]。
#### 安装依赖库与加载预训练模型
要开始使用 YOLOv8 进行图像中的对象识别工作,首先需安装必要的 Python 库,并通过如下代码片段获取已预先训练好的网络参数:
```python
from ultralytics import YOLO # 导入YOLO类
model = YOLO("yolov8n.pt") # 载入轻量级版本的小型模型
```
这段脚本会自动下载对应的权重文件 `yolov8n.pt` 到本地环境中,其中包含了针对 COCO 数据集优化后的初始设置[^2]。
#### 执行预测操作并可视化结果
完成上述准备工作之后,就可以调用 `.predict()` 方法对指定图片执行推理任务;而为了让用户更直观地观察到检测成果,则可通过 `.show()` 函数直接渲染标注框覆盖于原始画面上方:
```python
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # 对给定URL链接指向的照片做分析
results.show() # 展示带有边界矩形标记的结果图象
```
此部分演示了如何仅用几行简洁明了的语句就完成了从输入源读取直至最终呈现整个流程的操作过程。
#### 自定义数据集上的模型微调
当面对特定应用场景下的新类别或者不同分布的数据样本时,可以考虑采用迁移学习策略进一步提升性能表现。具体来说就是先依据自有的标签信息创建相应的配置文档(如 `coco128.yaml`),再按照下面的例子调整超参选项启动新一轮迭代更新周期:
```python
if __name__ == '__main__':
results = model.train(data='path/to/your/dataset.yaml', epochs=300, imgsz=640) # 开始正式训练阶段
metrics = model.val() # 验证当前最佳checkpoint的质量指标
```
这里值得注意的是,在实际项目开发过程中应当合理规划计算资源配置情况,因为像 `YOLOv8x-cls` 这样的大型架构虽然能够带来更高的精度优势,但也意味着消耗更多的GPU显存空间和时间成本[^4]。
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