YOLOv8 ：从训练到部署推理

1. 引言

在计算机视觉领域，目标检测（Object Detection）是一个重要的任务，而 YOLO（You Only Look Once）系列模型以其速度快、精度高的特点成为主流解决方案之一。YOLOv8 作为最新版本，在检测、分割和分类任务上均表现优异。本文将全面介绍 YOLOv8 的训练、部署和推理,学习YOLOV8的知识。

2. YOLOv8 简介

2.1 YOLOv8 的特点

YOLOv8 相较于前几代模型，具有以下特点：

• 高效的 Backbone 结构：采用改进后的 C2f 模块，提高特征提取能力。
• Anchor-Free 预测：避免了 Anchor 相关的计算，简化了训练过程。
• 动态感受野：通过 RepVGG 结构增强模型的适应性。
• 支持多任务：可用于目标检测、实例分割和分类。

2.2 YOLOv8 的应用场景

• 交通监控（车辆检测、行人检测）
• 医学影像分析（病灶检测）
• 机器人视觉（目标识别与跟踪）
• 无人机监控（地物检测）

3. 开发环境搭建

在正式训练 YOLOv8 之前，需要准备合适的环境。本文介绍基于 Windows 和 Linux 的环境配置。

3.1 硬件需求

• GPU：NVIDIA GPU（建议使用 RTX 3060 及以上）
• CUDA：需要支持 CUDA 计算（建议 11.3 及以上）
• RAM：至少 8GB（建议 16GB 以上）

3.2 安装 YOLOv8

1. 安装 Python 及环境

推荐使用 Python 3.8 及以上版本，并创建虚拟环境：

conda create -n yolov8_env python=3.8 -y
conda activate yolov8_env

2. 安装 PyTorch

根据 GPU 情况安装对应版本的 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

3. 安装 YOLOv8 依赖库

pip install ultralytics

安装完成后，测试 YOLOv8 是否正确安装：

python -c "import ultralytics; print(ultralytics.__version__)"

4. YOLOv8 训练

4.1 数据准备

训练 YOLOv8 需要特定格式的数据集，推荐使用 COCO 或 YOLO 格式。

1. 数据集目录结构

datasets/
├── images/
│   ├── train/
│   ├── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   ├── val/
└── dataset.yaml

2. dataset.yaml 配置文件

path: ./datasets
train: images/train
val: images/val
nc: 1
names: ['custom_object']

4.2 训练模型

使用 YOLOv8 训练模型的基本命令如下：

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=dataset.yaml epochs=50 batch=8 device=0

• task=detect：任务类型为目标检测。
• mode=train：指定训练模式。
• model=yolov8n.pt：使用官方预训练的 YOLOv8n 模型。
• data=dataset.yaml：指定数据集路径。
• epochs=50：训练 50 轮。
• batch=8：每个批次 8 张图片。
• device=0：使用 GPU 0 进行训练。

训练完成后，模型文件存储在 runs/detect/train/weights/best.pt。

5. YOLOv8 推理

5.1 单张图片推理

使用训练好的模型对单张图片进行目标检测：

yolo task=detect mode=predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source=images/test.jpg save=True

5.2 视频推理

yolo task=detect mode=predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source=video.mp4 save=True

5.3 通过 Python 代码推理

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("runs/detect/train/weights/best.pt")
results = model("images/test.jpg")
results.show()

6. YOLOv8 模型部署

6.1 导出为 ONNX 格式

yolo export model=runs/detect/train/weights/best.pt format=onnx

6.2 TensorRT 部署

pip install tensorrt
yolo export model=runs/detect/train/weights/best.pt format=tensorrt

7. 可视化分析

7.1 使用 TensorBoard 监控训练

tensorboard --logdir=runs/detect/train

7.2 使用 Netron 可视化模型结构

pip install netron
netron runs/detect/train/weights/best.onnx

8. 结论

本文详细介绍了 YOLOv8 的训练、推理和部署过程，包括环境搭建、数据集准备、模型训练及可视化分析。能通过本文掌握 YOLOv8 的基本使用方法，为后续的研究和应用提供帮助。

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