手把手教你YOLOv8

### YOLOv8 的使用教程 YOLOv8 是 Ultralytics 开发的一个高性能目标检测框架，基于 PyTorch 实现。它继承了前代模型的优点并进行了多项优化[^1]。以下是关于如何在自己的数据集上训练和测试 YOLOv8 模型的详细介绍。 #### 数据准备 为了使模型能够适应特定的数据集，需要按照指定格式整理数据。通常情况下，YOLOv8 支持 COCO 和自定义格式的数据集。对于自定义数据集，需将其转换为 YOLO 格式的标签文件。 - **图像存储**: 将所有图片存放在 `images` 文件夹下。 - **标注文件**: 对应每张图片创建一个 `.txt` 文件，位于 `labels` 文件夹中。每一行代表一个边界框，格式如下： `<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>` 这些值均以相对坐标表示 (范围 0~1)。 #### 安装依赖库 确保安装最新版本的 ultralytics 库以及必要的 Python 环境。可以通过 pip 命令完成安装: ```bash pip install ultralytics ``` 如果 GPU 可用，则还需确认 CUDA 工具链已正确配置以便加速计算过程。 #### 训练流程 通过命令行工具可以轻松启动训练任务。下面是一个典型的例子展示如何利用预设参数来调整超参从而提升性能表现: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.yaml') # 加载网络结构定义文件或者已有权重 results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` 其中 `data.yaml` 需要包含路径指向训练验证集合及其类别数等基本信息。 #### 测试与评估 当训练完成后，可运行以下脚本来执行推理操作，并保存预测结果到本地磁盘位置: ```python metrics = model.val() # 在验证集上评价模型效果 success = model.export(format='onnx') # 导出 ONNX 格式用于部署场景 ``` 此外还可以加载任意一张测试样本进行可视化演示其识别能力: ```python import cv2 from ultralytics.utils.plotting import Annotator img = cv2.imread('test.jpg') annotator = Annotator(img.copy()) detected_objects = model.predict(source=img) for obj in detected_objects: annotator.box_label(obj.xyxy[0], f'{obj.names[int(obj.cls)]} {float(obj.conf):.2f}') cv2.imshow("Detection Result", annotator.result()) cv2.waitKey(0) ``` 以上即为完整的从零构建至实际应用整个生命周期内的技术要点概述。

### YOLOv8 安装和使用教程 for Mac #### 1. 环境准备 对于在 Mac 上安装和配置 YOLOv8 的环境，建议先确认操作系统版本和支持情况。通常情况下，最新版 macOS 及其后续版本均能较好支持 Python 和相关依赖库。 确保已安装 Xcode 命令行工具： ```bash xcode-select --install ``` 更新 Homebrew 并通过它来管理软件包： ```bash /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" brew update && brew upgrade ``` 设置 Anaconda 或 Miniconda 作为虚拟环境管理者之一，这有助于隔离不同项目间的依赖关系冲突[^2]。 #### 2. 创建并激活 Conda 虚拟环境 创建一个新的 conda 环境用于运行 YOLOv8： ```bash conda create -n yolov8 python=3.9 conda activate yolov8 ``` #### 3. 安装必要的 Python 库 进入新建立的环境中后，可以利用 pip 工具快速获取所需的基础组件和其他第三方扩展模块： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install ultralytics ``` 注意：如果遇到 PyTorch 下载失败的情况，在 M1/M2 设备上推荐尝试指定特定版本号或者查阅官方文档中的 ARM 架构指南[^1]。 #### 4. 验证安装成功与否 完成上述操作之后，可以通过导入 `ultralytics` 包来进行简单的测试验证是否一切正常工作： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型 results = model.predict(source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg') print(results) ``` 以上代码片段展示了如何加载一个轻量级网络结构（'yolov8n'），并对一张图片执行预测任务。当程序能够正确输出检测结果，则说明整个流程搭建完毕。