Arguments received: ['yolo']. Ultralytics 'yolo' commands use the following syntax:

<think>好的，我需要帮用户了解Ultralytics YOLO的命令语法。首先，根据用户提供的引用资料，特别是引用[1]和[4]，YOLOv8的CLI允许用户通过终端运行训练、验证或推理任务，而无需编写代码。用户可能想知道具体的命令结构，比如基本格式、任务类型和模式选项。 接下来，我应该整理命令的基本语法结构。通常CLI命令的结构是“yolo task mode ...”，其中任务包括detect、segment、classify等，模式有train、val、predict、export等。比如训练检测模型的命令可能是yolo detect train ...。需要确保语法正确，并引用相关来源，如引用[1]提到的CLI使用方式。 然后，用户可能需要具体的示例。例如训练目标检测模型的命令，验证分割模型，或者导出模型为ONNX格式。引用[3]提到了使用Roboflow准备数据集，所以在训练示例中可能需要包括data参数指定YAML配置文件，这可以结合引用[3]的内容。 还要注意引用[4]提到官网文档的重要性，建议用户参考官方文档获取更多命令行信息。因此，在回答中应该包含建议查阅官方文档的部分，并正确添加引用标识。 最后，根据用户要求生成相关问题。问题应围绕YOLO命令的不同任务、模式、参数使用以及常见场景，如实时摄像头推理、模型导出格式等。确保问题与之前的内容相关，帮助用户深入理解。 检查所有LaTeX格式是否符合要求，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前内容可能不涉及数学公式，所以主要关注代码块和引用格式。确保代码块用三个反引号包裹，并标明语言类型如python或bash。 总结回答的结构：先介绍基本语法结构，给出示例，然后列出常见参数，最后提供相关问题。每个部分引用对应的资料，如基本语法引用[1][4]，训练示例引用[3]，参数说明引用[1][4]。</think>Ultralytics YOLO 命令行语法采用模块化设计，支持多种计算机视觉任务和操作模式。其基本语法结构为： ```bash yolo TASK MODE ARGS ``` 其中： - **TASK**：指定任务类型（必填） - `detect`：目标检测 - `segment`：实例分割 - `classify`：图像分类 - `pose`：姿态估计 - **MODE**：指定操作模式（必填） - `train`：模型训练 - `val`：模型验证 - `predict`：模型推理 - `export`：模型导出 - **ARGS**：配置参数（可选） ### 基础示例 1. **训练目标检测模型** ```bash yolo detect train data=coco.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 ``` （使用COCO数据集配置文件，加载yolov8n预训练权重，训练100个epoch）[^3][^4] 2. **验证分割模型性能** ```bash yolo segment val model=yolov8s-seg.pt data=dataset.yaml ``` （验证yolov8s-seg模型在自定义数据集上的表现）[^1] 3. **导出分类模型为ONNX格式** ```bash yolo classify export model=yolov8m-cls.pt format=onnx ``` （将分类模型转换为ONNX格式用于部署）[^4] ### 常用参数说明 | 参数 | 说明 | 示例值 | |------|------|--------| | `model` | 模型权重路径或预训练模型名称 | `yolov8n.pt` | | `data` | 数据集配置文件路径 | `coco.yaml` | | `epochs` | 训练轮次 | `100` | | `imgsz` | 输入图像尺寸 | `640` | | `batch` | 批次大小 | `16` | | `device` | 训练设备 | `0`（GPU0）或 `cpu` | | `project` | 输出目录名称 | `runs/train` | | `name` | 实验名称 | `exp1` | ### 特殊场景应用 - **实时摄像头推理**： ```bash yolo detect predict model=yolov8n.pt source=0 show=True ``` （调用默认摄像头进行实时目标检测并显示结果） - **自定义数据集训练**： ```bash yolo pose train data=mydata.yaml model=yolov8s-pose.pt pretrained=True ``` （使用自定义姿态估计数据集进行迁移学习）