yolov8车辆

### 使用YOLOv8进行车辆检测的任务 #### 数据集准备 为了使用YOLOv8模型进行车辆检测，首先需要准备好数据集。可以收集或下载一个包含车辆标注的数据集（例如COCO数据集中包含车辆类别）。将数据集按照YOLO格式进行组织，包括图像文件和对应的标注文件（通常是 `.txt` 文件），每行代表一个对象，格式为 `class_index x_center y_center width height`，所有坐标均为归一化值[^1]。 还需要创建一个 YAML 文件来描述数据集的路径和类别信息。YAML 文件的内容可能如下所示： ```yaml train: ../datasets/train/images # 训练图片目录 val: ../datasets/valid/images # 验证图片目录 nc: 1 # 类别数量 (仅针对车辆检测) names: ['vehicle'] # 类别名称列表 ``` --- #### 安装依赖库 在开始之前，确保安装了 Ultralytics 的 YOLOv8 库以及必要的 Python 依赖项。可以通过以下命令完成环境配置： ```bash pip install ultralytics ``` 如果需要 GPU 加速支持，则需额外确认 PyTorch 已正确安装并能够访问 CUDA 设备。 --- #### 模型训练 以下是基于官方文档实现的一个简单示例脚本用于训练 YOLOv8 检测模型。假设已经完成了数据集准备工作，并将其存储在一个标准结构化的文件夹中。 ```python from ultralytics import YOLO # 初始化预训练权重版本的 YOLOv8n 模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 开始训练过程 results = model.train( data='path/to/dataset.yaml', # 数据集配置文件路径 imgsz=640, # 输入图像尺寸 batch=16, # 批量大小 epochs=50, # 总共迭代轮次 name='custom_vehicle_detection' # 实验名称 ) print("Training completed successfully!") ``` 此代码片段加载了一个轻量化的小规模网络 (`yolov8n`) 并利用自定义数据集对其进行微调操作[^2]。 --- #### 推理与验证 一旦训练结束，就可以通过推理功能测试新模型的表现效果如何。下面给出一段简单的推断演示程序： ```python import cv2 from ultralytics import YOLO # 导入刚刚保存下来的最优权值文件 model = YOLO('runs/detect/custom_vehicle_detection/weights/best.pt') # 对单张输入图片执行预测任务 image_path = 'test_image.jpg' results = model(image_path) for r in results: boxes = r.boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取边界框位置[x1,y1,x2,y2] confidences = r.boxes.conf.cpu().numpy() # 得到置信度分数 class_ids = r.boxes.cls.cpu().numpy() # 查看分类ID image = cv2.imread(image_path) for box, confidence, cls_id in zip(boxes, confidences, class_ids): if confidence >= 0.5: # 只绘制高可信区域的结果 color = (0, 255, 0) # 设置矩形颜色为绿色 text = f"Vehicle {confidence:.2f}" cv2.rectangle(image, tuple(box[:2]), tuple(box[2:]), color, thickness=2) cv2.putText(image, text, tuple(box[:2]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, color, 2) cv2.imshow('Detection Result', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码读取一张测试图象后应用已训练好的模型来进行物体识别标记工作流程[^2]。 --- #### 结果展示 最后一步是在实际硬件设备上部署该算法成果。对于某些特定平台比如 Rockchip RK3588 处理器系列而言，可参照相关说明文档完成编译构建及运行阶段的操作指南[^2]。 ---