pyton\yolov8安装和基础使用,训练和预测

本文介绍了如何在PyCharm中下载并安装Yolov8,包括所需的Python和PyTorch环境,以及通过pip安装相关依赖。验证过程涉及在终端运行预测命令来检测模型功能。

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    首先到官网下载yolov8,官方的地址,下载好压缩包后,解压到pycharm打开,我个人使用的是pycharm,接下来也是在pycharm里操作的。(专业版pycharm)

 

 yolov8的官方文档有说明,必须要有的环境python-3.7.0 pyTorch>=1.7,这两个环境很好配置,

python现在基本都是大于3.7版本的,pyTorch在终端使用pip的方法下载就好了。命令:pip install torch>=1.7   下载过慢可以自己自行添加清华园。

 环境搭好后,就可以下载安装yolov8,官方文档也有说明的,在终端输入: 

pip install -r .\requirements.txt   

上面是安装一个整体包

pip install ultralytics  这个也是必安装的(不安装,不能在终端使用yolo命令)

上面步骤都做好后,接下来就是验证yolov8有没有安装好,在终端跑这样一条命令:

yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/bus.jpg' show=True save=True

(这条命令与官方文档的不太一样,官方文档的是通过链接获取它在网上的图片,我是直接用它自带的,只有是官网下载的都有,show=True 是显示图片, save=True 是保存图片)

 到这里yolov8就安装好了,我这是cpu的版本,GPU本人也在摸索中,就不献丑了,如果不想在终端验证也可以到ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\predict.py 这个python文件里把图片的路径修改然后运行就好了,图片路径和上面一样的。

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