bmdy6的博客

这篇文章提供了Mac环境下YOLOv8模型的完整操作指南，包含可直接复制的终端命令。主要内容包括：1）虚拟环境创建与管理命令；2）YOLOv8核心库及其他依赖的安装指令；3）模型训练命令（基础训练和数据增强两种模式）；4）批量预测脚本执行方法；5）辅助排查问题的实用命令。所有命令均已按"环境操作→依赖安装→模型训练→批量预测→辅助操作"逻辑分类，用户可直接复制使用。文章还特别注明使用清华镜像源加速下载，并提供项目文件路径示例，确保命令可立即执行。

摘要：本文详细介绍了在Mac（M2/M系列芯片）环境下使用YOLOv8进行目标检测的全流程。首先通过创建Python虚拟环境解决系统冲突问题，然后安装Ultralytics库并处理常见错误。接着规范数据集目录结构，配置data.yaml文件，并说明标注文件格式要求。训练阶段提供基础训练和数据增强两种方案，解决"检测不到目标"问题。最后给出批量预测脚本，实现测试图片的自动检测与结果保存。全文包含完整代码示例和常见错误解决方案，适合Mac用户快速入门YOLOv8目标检测。（150字）