Yolov8的安装及初步使用

        今天来介绍Yolo,Yolo系列时目前比较火的目标检测算法,在2023年,yolo已经更新到了Yolov8了,今天就来安装和使用Yolov8。

        首先来简单的介绍一下,YOLOv8 是YOLO 系列实时物体检测器的最新迭代产品,在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前YOLO 版本的基础上,YOLOv8 引入了新的功能和优化,使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。以下是ultralytics的开源地址:

https://github.com/ultralytics/ultralytics

        点开连接后,点击下载ZIP,下载后解压打开。里面有相关的教程。

        现在打开pycharm,在终端里输入pip install ultralytics,安装好ultralytics后,导入ultralytics后输入ultralytics.checks(),检查目前的版本。

        

### 如何在CPU环境下安装YOLOv8 为了在CPU环境中成功安装YOLOv8,需要遵循一系列特定的步骤来确保依赖项和环境配置正确无误。以下是针对此过程的具体指导: #### 1. 环境准备 首先,确认已安装Python版本至少为3.8以上[^1]。如果尚未创建虚拟环境,则可以通过以下命令设置一个新的虚拟环境`yolotest`并激活它: ```bash python -m venv yolotest source yolotest/bin/activate # Linux/MacOS .\yolotest\Scripts\activate # Windows ``` 当终端前缀显示为`(yolotest)`时,表示虚拟环境已经成功启用[^3]。 #### 2. 安装PyTorch CPU版 由于YOLOv8依赖于PyTorch框架,在继续之前需安装适合当前系统的PyTorch CPU版本。访问[Torch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/)获取对应平台的安装指令[^2]。例如,对于Windows用户,执行如下命令即可完成安装: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` #### 3. YOLOv8核心库安装 接下来克隆Ultralytics仓库至本地,并进入该目录运行必要的安装脚本: ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git cd ultralytics pip install -r requirements.txt pip install ultralytics ``` 上述操作将下载最新源码并加载所有必需的支持文件。 #### 4. 测试模型功能 最后验证整个流程是否正常工作,尝试调用预训练权重进行简单的对象检测演示: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载轻量级网络结构 results = model('example.jpg', save=True, imgsz=640) # 对图片实施推理分析 print(results[0].boxes.xyxy) # 输出边界框坐标数据 ``` 通过这些步骤可以在仅含CPU资源的情况下顺利完成YOLOv8的基础搭建与初步应用测试[^4]。
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