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YOLOv8 初步体验

news 2025/5/26 9:39:04

YOLOv8 是 YOLO 系列目标检测模型的最新版本之一，它在多个视觉任务上表现出色，包括目标检测、实例分割、姿态估计等。YOLOv8 由 Ultralytics 开发，并且基于 PyTorch 框架。使用 YOLOv8 非常直观，特别是对于那些已经熟悉 PyTorch 的开发者来说。

安装 YOLOv8

首先，你需要安装 YOLOv8 所需的依赖项。你可以通过以下步骤来安装：

安装 Python 和 PyTorch：
确保你已经安装了 Python，并且安装了 PyTorch。你可以通过以下命令安装 PyTorch（以 CUDA 11.6 为例）：
```
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
```
如果你没有 GPU，可以安装 CPU 版本的 PyTorch：
```
pip install torch torchvision torchaudio
```

安装 YOLOv8：
YOLOv8 的安装可以通过直接克隆 Ultralytics 的 GitHub 仓库来完成：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
pip install -r requirements.txt

使用 YOLOv8

YOLOv8 提供了一个非常友好的命令行界面（CLI），使用户能够轻松地进行模型的训练、评估和推理。以下是使用 YOLOv8 的基本步骤：

检测（Detection）：
使用 YOLOv8 进行目标检测非常简单。你可以通过以下命令进行检测：
```
python detect.py --weights yolov8n.pt --source path/to/image.jpg
```
其中 yolov8n.pt 是预训练的模型权重文件，path/to/image.jpg 是你要检测的图像路径。
分割（Segmentation）：
对于实例分割任务，你可以使用 segment 命令：
```
python segment.py --weights yolov8n-seg.pt --source path/to/image.jpg
```
这里 yolov8n-seg.pt 是用于分割的预训练模型。
分类（Classification）：
如果你需要进行图像分类，可以使用 classify 命令：
```
python classify.py --weights yolov8n-cls.pt --source path/to/image.jpg
```
其中 yolov8n-cls.pt 是用于分类的预训练模型。
训练自己的模型：
如果你想训练自己的模型，可以使用 train 命令：
```
python train.py --data coco128.yaml --cfg yolov8n.yaml --weights yolov8n.pt --img 640 --batch 16 --epochs 100
```
这里 coco128.yaml 是数据集配置文件，yolov8n.yaml 是模型配置文件，yolov8n.pt 是预训练权重文件，--img 640 设置输入图像大小，--batch 16 设置批次大小，--epochs 100 设置训练轮次。

示例代码

如果你想要在 Python 脚本中使用 YOLOv8，可以参考以下示例代码：

from ultralytics import YOLO# 加载预训练模型
model = YOLO("yolov8n.pt")# 进行目标检测
results = model("path/to/image.jpg")# 打印结果
for r in results:print(r.boxes.data)