vscode部署yolov8
时间: 2025-02-18 17:48:44 浏览: 151
### 如何在 VSCode 中部署 YOLOv8 模型
#### 准备工作
为了成功部署YOLOv8模型,在VSCode环境中需完成一系列准备工作。这包括但不限于安装必要的依赖库以及获取最新版本的YOLOv8源码。
对于Ubuntu 20.04下的开发环境而言,确保已正确设置好C++编译器及相关工具链,并通过`git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git`命令来下载YOLOv8项目的官方仓库[^2]。
#### 配置构建任务
创建`.vscode/tasks.json`文件用于定义自动化构建流程。此JSON配置允许开发者指定执行特定操作所需的参数列表;例如,当目标平台为CPU时,则应调整相应的计算平台选项以匹配硬件特性[^3][^4]。
```json
{
"version": "2.0.0",
"tasks": [
{
"label": "Build Project",
"type": "shell",
"command": "cmake",
"args": [
"--build",
"./build"
],
"group": {
"kind": "build",
"isDefault": true
},
"problemMatcher": ["$gcc"],
"detail": "Custom build task."
}
]
}
```
#### 设置链接库路径
针对基于Linux系统的项目,特别是涉及到ROS(Robot Operating System)的应用场景,应当注意将诸如`{catkin_LIBRARIES}`、`{OpenCV_LIBRARIES}`和`${ONNXRUNTIME_LIBS}`这样的第三方库加入到最终可执行程序的目标属性里去,从而实现静态或动态链接支持[^1]。
#### 编写代码示例
下面给出一段简单的Python脚本作为演示用途,展示如何加载预训练好的YOLOv8权重文件并进行图像检测:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('path/to/yolov8n.pt') # 加载模型
results = model.predict(source='image.jpg', save=True, imgsz=640) # 执行预测
print(results)
```
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