yolov8 关键点乌班图
时间: 2025-06-12 21:46:36 浏览: 21
### YOLOv8 关键点检测在 Ubuntu 系统上的使用教程
为了在 Ubuntu 系统上使用 YOLOv8 进行关键点检测,需要完成以下几个方面的配置和操作。以下是详细的指南:
#### 1. 环境准备
确保系统为 Ubuntu,并安装必要的依赖项。推荐的环境配置包括 Python、CUDA 和 cuDNN 的正确安装[^1]。具体步骤如下:
- 安装 CUDA 和 cuDNN:参考视频教程[1]和[2],按照指引完成 CUDA 和 cuDNN 的安装。
- 创建 Anaconda 环境并配置 PyCharm:参考视频教程[3]和[4],学习如何使用 Anaconda 创建 Python 环境,并将其与 PyCharm 集成。
#### 2. 下载 YOLOv8 项目
从 Ultralytics 的 GitHub 仓库下载 YOLOv8 项目[^2]。可以通过以下命令克隆代码库:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
```
#### 3. 安装依赖项
进入项目目录后,安装所需的 Python 包:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此外,还需要安装 OpenCV 和 TensorRT(如果需要部署到高性能设备)[^3]。可以使用以下命令安装 OpenCV:
```bash
pip install opencv-python-headless
```
#### 4. 数据集准备
YOLOv8 支持自定义数据集的关键点检测训练[^2]。按照以下步骤准备数据集:
- 将数据划分为 `train` 和 `test` 两个部分[^1]。
- 使用 COCO 格式标注数据集,确保标注文件包含关键点信息。
#### 5. 训练模型
使用 YOLOv8 提供的命令行工具进行训练。以下是一个示例命令:
```bash
yolo pose train data=coco.yaml model=yolov8n-pose.pt epochs=100 imgsz=640
```
其中:
- `data=coco.yaml` 指定数据集配置文件。
- `model=yolov8n-pose.pt` 指定预训练模型。
- `epochs=100` 设置训练轮数。
- `imgsz=640` 设置输入图像大小。
#### 6. 推理与性能优化
完成训练后,可以使用以下命令进行推理:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载模型
model = YOLO("yolov8n-pose.pt")
# 推理
results = model("path/to/image.jpg")
```
如果需要进一步优化推理速度,可以考虑使用 TensorRT 部署模型[^3]。根据官方文档,TensorRT 在 C++ 环境下的推理速度显著优于 Python 环境。
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### 注意事项
- 确保路径中不包含中文字符[^2]。
- 如果遇到环境配置问题,可参考其他博主的详细文章或官方文档。
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