手把手教你完成YOLOv8

### YOLOv8 实现与应用 #### 下载并安装YOLOv8库 为了开始使用YOLOv8，首先需要克隆官方GitHub仓库，并按照说明设置环境。具体操作如下： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git cd ultralytics pip install -r requirements.txt ``` 上述命令会下载YOLOv8项目的源码，并安装所需的依赖包[^1]。 #### 加载预训练模型 Ultralytics团队已经为社区提供了多种预训练好的权重文件，可以直接加载这些模型来进行预测或微调。以下是Python代码示例来展示如何快速加载一个预训练的YOLOv8n（nano版本）模型： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load a pretrained model (recommended for best performance) ``` 这段代码展示了怎样通过`ultralytics.YOLO()`函数轻松获取到预先训练过的网络结构及其参数。 #### 进行推理预测 一旦有了模型实例之后就可以很方便地对其进行输入图像的数据推断了。下面是一个简单的例子用来解释这个过程： ```python results = model.predict(source='bus.jpg', save=True, show_labels=False) for result in results: boxes = result.boxes.cpu().numpy() # Get the bounding box coordinates as numpy array confidences = result.conf.cpu().numpy() # Confidence scores of each detected object classes = result.cls.cpu().numpy() # Class index corresponding to class names ``` 这里定义了一个名为`source`的关键字参数指定待检测图片路径；同时设置了保存结果可视化图象(`save`)以及隐藏标签显示选项(`show_labels`). 接着遍历返回的结果列表提取边界框位置、置信度分数及类别索引等信息. #### 微调自定义数据集上的模型 如果想要让YOLOv8适应特定领域内的物体识别任务，则可以利用迁移学习方法对该基础架构做进一步调整。准备好了标注好类别的新样本集合后，只需修改配置文件中的几个关键项即可启动训练流程: ```yaml train: ./datasets/train/images/ val: ./datasets/valid/images/ nc: 20 # number of classes names: ['class_1', 'class_2']... imgsz: 640 # image size during training and inference. batch: 16 epochs: 100 weights: yolov8n.yaml device: cuda:0 project: runs/train/exp name: custom_yolo_v8 exist_ok: False resume: False ``` 此段YAML格式文档描述了一次完整的实验设定，包括但不限于：训练验证目录划分方式、总共有多少种类别参与建模、每张图片尺寸大小、批量处理数量、迭代次数上限等等。