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

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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）

本文章已经生成可运行项目

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1 条评论

m0_58711171 2024.03.08
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0) 请问一下这个问题怎么解决

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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

337

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。

YOLOV8代码下载及环境配置以及使用

林深时见鹿

01-17

1万+

出现类似这样的即可说明你已经安装了python环境，如果没有，百度一下安装Python，这里就不做说明。如果出现github无法访问的情况，请参考我另一篇博客，有访问github超时的解决办法和方案。将模型放在主文件夹下！安装完成后，切换到ultralytics文件夹目录下，执行命令检验模型是否安装成功。出现如下，证明是成功的，因为我事先安装好了扩展包和环境，所以有其他的包展示。1）首先，确认python环境变量是否已经配置，没安装自行搜索安装。静等安装，出现下面的提示，恭喜你，证明你安装成功了。

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本项目拟采用最近发布的Yolov8进行华为云举办的疲劳驾驶比赛任务，在此记录学习过程，如有不对的地方，希望各位大佬批评指正。

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02-20

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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

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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。

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训练好的模型在runs\detect\train[num]\weights\best.pt。W：调出标注十字架 A：切换上一张图片 D：切换下一张图片 del：删除标注的矩形框。predefined_classes.txt存放标注的类别，用于快速标注。Change Save Dir设置为保存标签的路径，labels。：切换到下一张图片时，就会自动把上一张标注的图片标签自动保存下来。通过trtexec.exe将.onnx转换为.trt。：标注好图片之后，会把框和标签都显示出来。标注前设置：View，选择。

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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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