8、YOLOv8教程---安装

如何使用YOLOv8的CLI?
YOLOv8可以通过命令行界面(CLI)轻松访问,并用于任何类型的数据集。

要使用它,只需插入以下命令:

任务在[detect, classify, segment]中选择
模式在[train, predict, val, export]中选择
模型可以是未初始化的.yaml文件或以前训练的.pt文件
源是数据的路径
我可以使用pip安装YOLOv8吗?
除了CLI之外,YOLOv8还作为一个PIP包进行分发,非常适合所有Python环境。这使得本地开发有点困难,但可以在Python代码中充分利用YOLOv8的所有可能性。

您可以从GitHub克隆它:

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
或从pip安装:

pip install ultralytics
在pip安装后,您可以导入一个模型并在您喜欢的Python环境中使用它:

from ultralytics import YOLO 
# Load a model model = YOLO("yolov8n.pt") 
# load a pretrained model 
# Use the model 
results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=5) # train the model 
results = model.val() # evaluate model performance on the validation data
Ultralytics(YOLOv8)的环境部署与安装 YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本,目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务。 阅读详情

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