YOLOv8 上手体验

news2025/1/20 19:08:29

Yooooooo🎇

  • 🥪环境搭建
    • ⚡注意
    • 💡CUDA
    • PyTorch
    • 💡ultralytics
  • 🦪食用
    • 💡cmd
    • 💡Python
  • 🍲导出官方模型到本地

🥪环境搭建

⚡注意

Python>=3.8
PyTorch>=1.8

💡CUDA

下载CUDA最新版本👈
在这里插入图片描述

PyTorch

安装PyTorch 命令获取 👈,根据自己的情况选好后复制安装命令

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

在这里插入图片描述

💡ultralytics

pip install ultralytics

🦪食用

💡cmd

cmd 先到需要的目录再 输入命令,它会保存到cmd当前所在目录:

yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

在这里插入图片描述
预测结果存放在:\runs\detect\predict
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

💡Python

用法示例

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n.yaml")  # build a new model from scratch
model = YOLO("yolov8n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Use the model
model.train(data="coco128.yaml", epochs=3)  # train the model
metrics = model.val()  # evaluate model performance on the validation set
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")  # predict on an image
path = model.export(format="onnx")  # export the model to ONNX format

🍲导出官方模型到本地

cmd 先到需要的目录再 输入命令,它会保存到cmd当前所在目录:

yolo export model=yolov8n.pt format=torchscript

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

官网👈
文档

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