YOLOV8代码下载及环境配置以及使用

一、Github 下载YOLOv8官方代码

1、github克隆代码
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

下载完了之后目录机构如下:

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。

2、确保你自己已经安装了python环境,检查方法如下

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。

二、PIP安装

1、 Mac下的安装

由于在Mac上python2和python3是共存的,因而python3对应的包管理工具的命令就是:pip3。

安装比较简单,打开终端:

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3
2、Windows下的安装

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。

2)安装pip

需要我们自行下载,下载路径为

基于YOLOv8的各种瓶子识别检测系统源码(部署教程+训练好的模型+各项评估指标曲线).zip 平均准确率:0.95 类别:bottle 【资源介绍】 1、ultralytics-main ultralytics-main为YOLOv8代码,里面涵盖基于yolov8分类、目标检测额、姿态估计、图像分割四部分代码,我们使用的是detect部分,也就是目标检测代码 2、搭建环境 安装anaconda 和 pycharm windows系统、mac系统、Linux系统都适配 在anaconda中新建一个新的envs虚拟空间(可以参考博客来),命令窗口执行:conda create -n YOLOv8 python==3.8 创建完YOLOv8-GUI虚拟空间后,命令窗口执行:source activate YOLOv8 激活虚拟空间 然后就在YOLOv8虚拟空间内安装requirements.txt中的所有安装包,命令窗口执行:pip install -r requirements.txt 使用清华源安装更快 3、训练模型过程 进入到\ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\文件夹下,datasets即为我们需要准备好的数据集,训练其他模型同理。 data文件夹下的bicycle.yaml文件为数据集配置文件,该文件为本人训练自行车检测模型时创建,训练其他模型,可自行创建。博文有介绍https://blog.youkuaiyun.com/DeepLearning_?spm=1011.2415.3001.5343 train.py中238行,修改为data = cfg.data or './bicycle.yaml' # or yolo.ClassificationDataset("mnist") 237行修改自己使用的预训练模型 若自己有显卡,修改239行,如我有四张显卡,即改成args = dict(model=model, data=data, device=”0,1,2,3“) 以上配置完成后运行train.py开始训练模型,训练完毕后会在runs/detect/文件夹下生成train*文件夹,里面包含模型和评估指标等 4、推理测试 训练好模型,打开predict.py,修改87行,model = cfg.model or 'yolov8n.pt',把yolov8n.pt换成我们刚才训练完生成的模型路径(在\ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\runs\detect文件夹下),待测试的图片或者视频存放于ultralytics\ultralytics\assets文件夹, 运行predict.py即可,检测结果会在runs/detect/train文件夹下生成。
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