yolov8的部署，训练，测试（利用ultralytics)

原创 已于 2023-10-20 11:12:29 修改 · 2.8w 阅读 · 136 ·
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#YOLO #yolov8

于 2023-10-19 20:13:40 首次发布
本文详细介绍了如何下载和配置YOLOv8环境，包括安装必要的库，训练模型，以及使用预训练模型和自定义数据集进行训练和测试的过程。
该文章已生成可运行项目，

1.下载yolov8的相关文件夹

github：YOLOv8-github

gitee:YOLOv8-gitee

2.配置环境

根据文件夹里的README.zh-CN进行环境部署。需要安装ultralytics

另外还需要进入下载好的文件夹，在当前环境下：pip install -r requirements.txt

3.训练yolov8模型（train）

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YOLOv8的训练、验证、预测及导出[目标检测实践篇]
ice
05-05 5万+
主要介绍如何使用YOLOv8训练自己的数据集，并进行验证、预测及导出，采用代码和指令的两种方式。
yolov8测试
juluwangriyue的博客
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yolov8测试
跑通yolov8-笔记
t25802580的博客
11-01 2483
介绍了新手小白如何跑通yolov8的检测，先下载yolov8源码，再下载相关软件，安装配置文件，运行预测程序
下载YOLOv8或其他历史版本权重文件(.pt文件)
最新发布
qaz123.的博客
11-05 454
注意下，"性能"这里有很多选项卡，每个选项卡里面的文件都要下载。不能只下载一个选项卡里面的文件。可以在"模型"里面选择不同的版本，然后向下滑动，找到“性能”，点击蓝色文字即可下载。
yolov8权重文件 yolov8n.pt 下载地址 亲测有效，希望帮到学习人工智能目标检测YOLO的小伙伴。赠人玫瑰，手有余香。
alicecyh的博客
11-02 336
链接: https://pan.baidu.com/s/1rjAXMnFGPva1UfkWGXUHBw?pwd=b57y 提取码: b57y。我在自己学习时也在网上找了好久才下载下来，希望能帮到学习人工智能目标检测YOLO的小伙伴顺利获得学习资源。通过网盘分享的文件：yolov8n.pt。--来自百度网盘超级会员v1的分享。
【实战】YoloV8-训练与测试
YourMi_AI的博客
08-12 1512
数据集选用我以前自己标注的数据集。
【YOLO系列】YOLOv8目标检测---训练、测试、推理
m0_55908255的博客
02-20 4084
源码与之前不一样，有两种方法作模型训练、验证、推理，第一种方法是在终端输入命令行(命令行未涉及到的参数就使用。文件的数量不一定等于测试集的图片数量，因为对于某一张图片可能会有漏检的情况，即一个目标也没有检测出来。之后模型验证时输出的性能指标的计算方法就是这样的，只是没有把各类别的性能指标打印出来而已)不同，模型输出不再有检测框的置信度预测值。的检测结果，后者是对应的标签图片，可以观察是否有漏检和误检的情况。cls，center_x，center_y，w，h，置信度。（1，2）：真实框的分布。
yolov8 训练教程
weixin_43978150的博客
12-24 1921
最后就可以进行训练直接在目录/home/jkroly/Jkroly/Yolov5/test/YOLOv8-main或者/home/jkroly/Jkroly/Yolov5/test/YOLOv8-main/ultralytics目录下打开终端输入如下命令即可。其余拷贝到train下面；选择适合自己的版本这里推荐3.8以上的python即可，本教程采用源码安装，将下载的包解压到自己的选择路径下如下图。-n后面是你的虚拟环境名字，python=3.9是指明python的版本，输入y等待创建成功即可。
yolov8的部署，训练，测试（利用ultralytics)_yolov8n
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体系化！**
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静谧、淡雅
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本文介绍了如何使用Python调用YOLOv8进行目标检测，并以车牌识别为例详细讲解模型训练流程。主要内容包括： YOLOv8简介：性能优势及支持的计算机视觉任务 安装方法：通过pip或GitHub安装 基础使用：加载预训练模型进行目标检测 模型训练步骤：从数据集准备、图片标注到构建yaml配置文件 自定义模型验证：使用训练好的best.pt模型进行识别测试 位置信息获取：展示如何提取检测目标的坐标和类别信息 文章提供了网盘资源链接，包含标注工具和示例数据。该方法简单易行，适合快速实现简单物体的识别需求。
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本篇主要用于说明如何使用自己的训练数据，快速在YOLOV8 框架上进行训练。当前（20230116）官方文档和网上的资源主要都是在开源的数据集上进行测试，对于算法“小白”或者“老鸟”如何快速应用到自己的项目中，这个单纯看官方文档显得有点凌乱，因为YOLOV8 不再致力于做一个单纯算法，而是想要做一个一统（分类、检测、分割且多种模型）的框架。本文以检测为例。
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环境下载anaconda下载安装好后>>>创建新的虚拟环境，并附名>输入镜像源>点击绿色按钮，打开终端终端输入进行验证 训练检测模型：训练一个 YOLOv8 检测模型，使用 yolo train 命令，指定数据、模型文件、训练轮数和初始学习率： yolo train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 lr0=0.01 预测视频：使用一个预训练的分割模型对 YouTube 视频进行预测，指定图像大小： yolo predict model=yolov8n-s
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