yolov8怎么用

### YOLOv8 目标检测使用教程 #### 1. 环境配置与安装 YOLOv8 是由 Ultralytics 提出的最新一代目标检测模型，它在速度与精度上都取得了显著的提升。在开始使用 YOLOv8 之前，需要完成环境的配置与安装工作。 首先，确保安装了 Python 3.8 或更高版本，并建议使用虚拟环境进行隔离。接着，安装必要的依赖包，包括 PyTorch 和 OpenCV 等。可以通过以下命令安装 Ultralytics YOLOv8 的官方库： ```bash pip install ultralytics ``` 安装完成后，可以从 Ultralytics 的 GitHub 页面下载预训练的权重文件，如 `yolov8n.pt`、`yolov8s.pt`、`yolov8m.pt` 和 `yolov8l.pt` 等[^3]。这些预训练模型可以直接用于目标检测任务，也可以作为基础模型进行微调以适应特定的任务需求。 #### 2. 数据集准备 为了训练自定义的目标检测模型，需要准备相应的数据集。数据集通常包括图像文件及其对应的标签文件。标签文件描述了图像中目标的位置信息，通常采用边界框的形式表示。此外，还需要一个 `.yaml` 文件来定义数据集的结构，例如训练集和验证集的路径、类别数量以及类别名称等。以下是一个示例的 `.yaml` 文件内容： ```yaml train: 'D:\work\yolov8-3\yolov8\myData\dataSet\train.txt' val: 'D:\work\yolov8-3\yolov8\myData\dataSet\val.txt' nc: 2 names: ['erji', 'charge'] ``` 此配置文件指定了训练集和验证集的路径，类别数量为 2，并定义了两个类别的名称 `erji` 和 `charge` [^4]。 #### 3. 模型训练 有了准备好的数据集和预训练的权重文件后，就可以开始训练模型了。训练过程可以通过运行 `train.py` 脚本来完成。在训练过程中，可以指定多个参数，如使用的预训练模型、训练的轮数、批量大小等。例如，使用 `yolov8n.pt` 作为预训练模型，训练 100 轮，批量大小为 16 的命令如下： ```bash python train.py --data test.yaml --weights yolov8n.pt --epochs 100 --batch-size 16 ``` 此命令将使用指定的数据集配置文件 `test.yaml` 和预训练权重文件 `yolov8n.pt` 进行训练，训练周期为 100 轮，每批处理 16 张图片 [^3]。 #### 4. 超参数调优 为了获得更好的模型性能，可能需要对超参数进行调优。超参数包括学习率、权重衰减、动量等。YOLOv8 提供了默认的超参数设置，但根据具体任务的需求，可能需要调整这些参数。可以通过修改 `train.py` 中的相关参数来实现超参数的调优。 #### 5. 推理与部署 训练完成后，可以使用训练好的模型进行推理。推理过程可以通过 `detect.py` 脚本来完成。例如，使用训练好的模型对单张图片进行检测的命令如下： ```bash python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source data/images/test.jpg ``` 此命令将使用训练好的模型 `best.pt` 对 `test.jpg` 图片进行目标检测 [^1]。 #### 6. 实时目标检测 除了对静态图片进行目标检测外，YOLOv8 还支持实时视频流的目标检测。这可以通过将 `detect.py` 的 `--source` 参数设置为摄像头设备索引或视频文件路径来实现。例如，使用摄像头进行实时目标检测的命令如下： ```bash python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source 0 ``` 此命令将使用默认摄像头（设备索引为 0）进行实时目标检测 [^2]。 ###