YOLOv8

1. YOLOv8简介

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法。从2015年的第一版YOLO到最新的YOLOv8，该系列算法在速度和准确性上都取得了显著提升。YOLOv8是2024年发布的最新版本，在保持高速度的同时，进一步提高了模型性能。

2. 安装环境

要运行YOLOv8，需要先搭建好Python开发环境，并安装必要的库：

bash

复制代码

1 pip install torch torchvision opencv-python numpy matplotlib

此外还需要下载预训练模型文件和配置文件。可以从官方GitHub仓库获取相关资源。

3. 数据准备

使用YOLOv8进行目标检测前，需要准备好标注好的数据集。一般采用COCO格式或Pascal VOC格式的数据集。如果已有自己的数据集，则需要按照相应格式进行标注转换。

4. 模型训练

以COCO数据集为例，首先设置好超参数并加载数据：

python

复制代码

1 from yolov8 import Model, Dataset
2
3 model = Model(cfg='yolov8.cfg', weights='yolov8.weights')
4 dataset = Dataset('path/to/your/coco_dataset')

然后开始训练模型：

python

复制代码

1 trainer = Trainer(model=model, dataset=dataset)
2 trainer.train(epochs=50, batch_size=16)

训练过程中会保存中间结果和最终权重文件。

5. 模型评估与测试

可以使用验证集对训练好的模型进行评估：

python

复制代码

1 evaluator = Evaluator(model=model, dataset=val_dataset)
2 results = evaluator.evaluate()
3 print(results['AP'])

也可以直接用图片或视频流进行目标检测测试：

python

复制代码

1 detector = Detector(model=model)
2 image_path = 'path/to/your/image.jpg'
3 detections = detector.detect(image_path)
4
5 for detection in detections:
6    print(detection['class'], detection['confidence'], detection['bbox'])

以上就是使用YOLOv8的基本流程。通过调整不同的参数和优化策略，可以在不同场景下获得更好的效果。