YOLOv8-multi-task 项目下载及安装教程

YOLOv8-multi-task 项目下载及安装教程

YOLOv8-multi-task 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOv8-multi-task

1、项目介绍

YOLOv8-multi-task 是一个基于 PyTorch 的实时多任务目标检测和分割模型。该项目由 Jiayuan Wang 等人开发，旨在通过一个统一的模型同时处理多个任务，如交通对象检测、可行驶区域分割和车道线检测。该模型在多个公开的自动驾驶数据集上进行了广泛的实验，展示了其在推理时间和可视化方面的优越性能。

2、项目下载位置

你可以通过以下链接下载 YOLOv8-multi-task 项目：

https://github.com/JiayuanWang-JW/YOLOv8-multi-task.git

3、项目安装环境配置

3.1 环境要求

• Python 3.7.16
• PyTorch 1.13.1
• 推荐使用 NVIDIA 4090 或更强大的 GPU

3.2 环境配置步骤

1. 安装 Python 3.7.16： 你可以通过 Anaconda 或 Miniconda 安装 Python 3.7.16。

   conda create -n yolov8 python=3.7.16
   conda activate yolov8
   

2. 安装 PyTorch 1.13.1： 根据你的 CUDA 版本选择合适的 PyTorch 安装命令。

   pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
   

3. 安装其他依赖： 进入项目目录并安装其他依赖。

   cd YOLOv8-multi-task
   pip install -e .
   

3.3 环境配置示例

4、项目安装方式

4.1 克隆项目

git clone https://github.com/JiayuanWang-JW/YOLOv8-multi-task.git
cd YOLOv8-multi-task

4.2 安装依赖

pip install -e .

5、项目处理脚本

5.1 数据准备

下载数据集并解压到指定目录。

mkdir -p dataset/images
mkdir -p dataset/detection-object/labels
mkdir -p dataset/seg-drivable-10/labels
mkdir -p dataset/seg-lane-11/labels

5.2 训练模型

python train.py

5.3 评估模型

python val.py

5.4 处理脚本示例

通过以上步骤，你可以成功下载、安装并运行 YOLOv8-multi-task 项目。希望这篇教程对你有所帮助！

YOLOv8-multi-task 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOv8-multi-task