YOLOv8 入门指南：快速上手计算机视觉领域的杰出模型

YOLOv8：计算机视觉的先锋

在计算机视觉领域，实时目标检测一直是研究的重点。传统的目标检测模型通常需要进行多次前向传播才能完成检测，这会大大降低检测速度。YOLOv8 ，由 Ultralytics 公司开发的创新模型，彻底改变了这一局面。

YOLOv8：一瞥

YOLOv8（You Only Look Once）是基于单次前向传播的开创性目标检测模型。与其他模型不同，YOLOv8 只需一次就能完成检测，实现了极高的速度 。此外，它在准确度 方面也表现出色，在 COCO 数据集上取得了 56.8% 的平均准确率 (AP)，位居前列。

轻松安装 YOLOv8

安装 YOLOv8 非常简单。只需几分钟，您就可以开始使用它：

1. 克隆 YOLOv8 源码库：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov8.git

2. 进入 YOLOv8 目录：

cd yolov8

3. 安装依赖库：

pip install -r requirements.txt

4. 安装 PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

根据您的需求定制 YOLOv8

安装完成后，是时候根据您的具体需求配置 YOLOv8 了。您可以通过修改 yolov8.yaml 文件来调整各种参数，包括：

• 输入图像大小
• 批次大小
• 学习率
• 训练迭代次数

您还可以利用预训练模型进行微调。这不仅可以节省训练时间，还能提高模型的准确度。

训练 YOLOv8：打造您的专属检测器

配置完毕后，就可以开始训练您的 YOLOv8 模型了：

1. 准备训练数据集：收集包含目标图像和标签的数据集。
2. 划分训练集和验证集：通常采用 8:2 的比例。
3. 启动训练：使用以下命令：

python train.py --data data/coco128.yaml --img 640 --batch 16 --epochs 300 --weights yolov8s.pt

4. 监控训练过程：关注模型的损失函数和准确率，必要时调整训练参数。

验证 YOLOv8：评估其性能

训练完成后，通过验证集评估模型的性能至关重要：

1. 准备验证数据集：收集包含目标图像和标签的验证数据集。
2. 启动验证：使用以下命令：

python val.py --data data/coco128.yaml --img 640 --batch 16 --weights yolov8s.pt

3. 查看验证结果：终端将显示准确率和召回率等指标。

利用 YOLOv8 进行预测：释放模型的潜力

验证后，就可以使用 YOLOv8 模型进行预测了：

1. 准备预测图像：准备包含目标物体的图像。
2. 启动预测：使用以下命令：

python detect.py --weights yolov8s.pt --img 640 --conf 0.5 --iou 0.45 image.jpg

3. 查看预测结果：YOLOv8 会在图像中检测并标记目标物体。

常见问题解答

1. 如何提高 YOLOv8 的准确度？

   • 使用更大的训练数据集。
   • 使用数据增强技术。
   • 微调预训练模型。

2. 如何提高 YOLOv8 的速度？

   • 降低输入图像大小。
   • 减少批次大小。
   • 使用轻量级 YOLOv8 模型（例如 YOLOv8s）。

3. YOLOv8 可以检测哪些类型的物体？

   • YOLOv8 可以检测 COCO 数据集中的 80 种物体类别。

4. YOLOv8 可以用于实时应用吗？

   • 是的，YOLOv8 非常适合实时应用，因为它的速度极快。

5. 如何自定义 YOLOv8 模型？

   • 修改 yolov8.yaml 文件来调整模型参数。
   • 添加或删除物体类别。

结论

YOLOv8 是目标检测领域的一项突破性进展，它以其惊人的速度和准确度改变了游戏规则。凭借其易于安装、配置和训练的特性，YOLOv8 为各种计算机视觉应用提供了强大的解决方案。通过本指南，您可以轻松上手，利用 YOLOv8 构建自己的目标检测模型。