yolov8入门教程

### YOLOv8 详细入门教程 #### 环境准备 为了顺利安装并运行YOLOv8，建议先准备好Python开发环境以及必要的依赖库。推荐使用Anaconda来管理虚拟环境和包。 对于Windows用户来说，可以通过以下命令创建一个新的Conda环境，并安装所需的软件包： ```bash conda create -n yolov8 python=3.9 conda activate yolov8 pip install ultralytics ``` 上述操作会自动拉取YOLOv8所需的所有依赖项[^2]。 #### 下载模型权重文件 官方提供了预训练好的模型权重供开发者直接调用测试。可以从GitHub仓库获取最新的YOLOv8版本及其对应的权重文件: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载nano规模的预训练模型 ``` 这段代码展示了如何加载一个名为`yolov8n.pt`的小型网络结构用于初步实验[^1]。 #### 数据集准备 如果打算用自己的数据集进行训练，则需按照特定格式整理图片与标签信息。通常情况下，图像应放置于指定目录内；而标注则保存成TXT文档形式，每行记录单个物体的位置坐标及类别编号。 具体路径设置如下所示： - 训练集：`./datasets/train/images/*.jpg`, `./datasets/train/labels/*.txt` - 测试集：`./datasets/test/images/*.jpg`, `./datasets/test/labels/*.txt` 更多细节可参阅项目主页上的说明文档。 #### 开始训练过程 当一切就绪之后，就可以启动自定义数据集上的模型训练流程了。这里给出一段简单的脚本作为示范： ```python results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` 此段代码中的参数可以根据实际需求调整，比如迭代次数(`epochs`)、输入尺寸(`imgsz`)等。同时还需要提供指向本地yaml配置文件的数据描述符(`data`)，该文件包含了有关数据分布的信息。 #### 推理预测阶段 完成训练后即可利用已学得的知识对新样本做出推断。下面是一条执行推理任务的基础指令： ```python predictions = model.predict(source='image.jpg') print(predictions) ``` 通过改变source变量的内容能够实现不同类型的输入处理方式，例如视频流或者摄像头捕捉的画面。

### YOLOv5入门教程 YOLOv5 是一种高效的实时目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域。以下是关于其安装、配置以及使用的详细介绍。 #### 安装与环境搭建 为了使用 YOLOv5，需先克隆官方 GitHub 仓库并下载预训练模型。可以执行以下命令完成操作： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 上述命令会创建一个本地副本，并安装所需的依赖项[^2]。 #### 配置文件解析 `yolov5s.yaml` 文件定义了小型 (Small) 版本的 YOLOv5 模型结构。此版本因其较低的计算需求而特别适用于资源受限的场景，例如移动设备上的部署[^3]。 #### 训练过程概述 要训练自定义数据集，需要准备标注好的图像及其对应的标签文件（通常为 `.txt` 格式）。之后可以通过修改 `train.py` 脚本来指定路径和其他参数。基本命令如下所示： ```python from utils.general import check_requirements, set_logging check_requirements(exclude=('tensorboard', 'thop')) set_logging() ``` 以上代码片段展示了如何加载必要的工具函数来验证环境设置是否满足最低要求[^1]。 #### 推理示例 推理阶段涉及加载已保存权重并对新图片进行预测分析。下面给出一段简单的 Python 实现例子： ```python import torch from models.common import DetectMultiBackend from utils.dataloaders import IMG_FORMATS, VID_FORMATS, LoadImages, LoadStreams from utils.general import LOGGER, Profile, check_file, increment_path, non_max_suppression, scale_boxes, strip_optimizer from utils.plots import Annotator, colors, save_one_box from utils.torch_utils import select_device, smart_inference_mode weights = 'yolov5s.pt' # 权重文件名 imgsz = 640 # 输入尺寸大小 conf_thres = 0.25 # 置信度阈值 iou_thres = 0.45 # IOU 阈值用于 NMS 过程 device = select_device('') # 自动选择可用 GPU 或 CPU 设备 model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=False) def run(source='data/images/', ... ): dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt and not jit) for path, im, im0s, vid_cap, s in dataset: pred = model(im, augment=False, visualize=False)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes=None, agnostic_nms=False, max_det=1000)[0] annotator = Annotator(im0, line_width=line_thickness, example=str(names)) if len(det): det[:, :4] = scale_coords(im.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): c = int(cls) # 类别索引整数化处理 label = f'{names[c]} {conf:.2f}' annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True)) run() ``` 该脚本实现了从读取输入到绘制边界框整个流程的功能展示。