YOLO V8实战入门篇 | Anaconda3 | ultralytics

一、虚拟环境

1.1 Anaconda3 安装

https://blog.csdn.net/weixin_42855758/article/details/122795125
参考这个链接，Anaconda3方便管理本机虚拟环境，结合pycharm很好用
如果下载的是2023 03版本最新版的Anaconda3，那么需要注意有几个改动的地方：

1. anaconda官网
   
   

2. 原教程中，环境变量部分这样改一下
   

其他的都很像，参考原教程即可

1.2 创建适用YOLO V8的虚拟环境

测试前面1.1安装的环境


查看创建的yolov8环境

在pycharm中设置该环境

二、YOLO v8

2.1 YOLO v8简介

Ultralytics YOLOv8，由 Ultralytics 开发，是一种尖端的、最先进（SOTA）的模型，它在之前 YOLO 版本的成功基础上进行了建设，并引入了新的特性和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用，使其成为广泛的对象检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。

2.2 下载YOLO v8源码

源码下载链接

用pycharm打开该项目，环境设置参考1.2中所述！！！！

用pycharm打开该项目，环境设置参考1.2中所述！！！！

用pycharm打开该项目，环境设置参考1.2中所述！！！！

2.3 安装依赖

pip install -r requirements.txt -i [清华源]

三、运行目标检测模型

效果对比如下：

原图：

结果图：

之后就可以参考官方文档，训练自己的数据集啦

后续可能会出训练自己数据集的教程。入门篇就到这里。