【精选】在windows系统下使用YOLOv8训练模型和推理图片
前言
今天我们将探讨如何搭建YOLOv8环境，以进行目标检测模型的训练和推理。YOLOv8是一个强大的目标检测算法，具有高度的准确性和效率，适用于各种视觉任务。在本文中，我们将带您了解环境搭建的步骤、数据准备、模型训练以及如何用YOLOv8执行目标检测任务。无论您是计算机视觉研究者还是工程师，这篇博客将帮助您迈出第一步，构建出色的目标检测应用。让我们开始吧！
YOLOv8传送门: https://github.com/ultralytics/ultralytics
一、下载YOLOv8源码和环境搭建
- 使用git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git下载源码，或直接进入YOLOv8传送门下载源码压缩包；
- 解压后使用pycharm打开源码，若需要安装GPU版本的pytorch，则需要在“requirements.txt”文件中使用“#”将“torch>=1.8.0”和“torchvision>=0.9.0”屏蔽掉；
- 打开pycharm的终端，执行如下安装命令:
pip install -r requirements.txt
- 若需要安装GPU版本的pytorch，请参考我之前写的一篇博客：【精选】windows系统下使用pycharm安装2023年最新pytorch
二、使用COCO数据集训练YOLOv8模型并推理图片
- 在根目录下新建一个py文件，如“main.py”，然后录入下面代码：
from ultralytics.models import YOLO
if __name__ == '__main__':
# model = YOLO("yolov8n.yaml") # build a new model from scratch
model = YOLO("yolov8n.pt") # load a pretrained model (recommended for training)
model.train(data="coco128.yaml", epochs=3) # train the model
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # predict on an image
- 运行main.py文件，模型训练完成后，会对“bus.jpg”进行推理。
总结
在这篇博客中，我们学习了YOLOv8的环境搭建、模型训练和模型测试过程。YOLOv8是一个令人兴奋的工具，让我们继续探索，创新，并将其运用到实际项目中，为我们的世界带来更多的启发和变革。