本教程将为您介绍如何使用 YOLOv8 进行目标检测。YOLOv8 是一种高效的实时目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域。

安装依赖

在开始之前，请确保您已安装以下依赖：

  • Python 3.7+
  • PyTorch 1.8+
  • OpenCV 4.5+

您可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision opencv-python

数据集准备

YOLOv8 需要一个数据集来进行训练。以下是一个简单的数据集准备步骤：

  1. 下载一个数据集，例如 COCO 数据集。
  2. 将数据集解压到 data 文件夹中。
  3. 运行以下命令生成标注文件：
python dataset.py --dataset coco --year 2017 --trainval 2017 --image_dir ./data/train2017 --ann_dir ./data/annotations

训练模型

接下来，我们可以使用以下命令开始训练模型：

python train.py --data data/coco.yaml --img 416 --epochs 100 --batch-size 16

演示

训练完成后，您可以使用以下命令进行演示：

python demo.py

YOLOv8 演示

扩展阅读

如果您想了解更多关于 YOLOv8 的信息，可以阅读以下链接：