1、下载源码
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
2、安装python包
pip install -r requirements.txt
3、安装ultralytics
# 在ultralytics-main的文件目录里面,运行以下命令
pip install -e .
4、测试ultralytics是否安装成功,运行以下的pytho
import ultralytics
ultralytics.checks()
反馈以下结果,则说明ultralytics安装成功
Ultralytics YOLOv8.0.175 Python-3.8.18 torch-2.0.1+cu117 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, 7974MiB)
Setup complete ✅ (16 CPUs, 31.3 GB RAM, 257.3/884.8 GB disk)
YOLOv8 可以直接在命令行界面 (CLI) 中使用“yolo”命令来执行各种任务和模式,并接受其他参数,即“imgsz=640”。
运行yolov8的目标检测模型
yolo task = predict model = yolov8n.pt source = '/**/1.jpg'
运行yolov8-seg的目标检测与分割模型
yolo task = segment mode = predict model = yolov8n-seg.pt source = '/**/1.jpg'
运行yolov8-cls的分类模型
yolo task = classify mode = predict model = yolov8n-cls.pt source = '/**/1.jpg'
运行yolov8-pose的目标检测与姿态模型
yolo task = pose mode = predict model = yolov8n-pose.pt source = '/**/1.jpg'
训练yolov8的目标检测模型
yolo detect train data=./ultralytics/cfg/datasets/coco128.yaml model = yolov8n.yaml imgsz = 416
备注:
训练yolov8的目标检测与姿态模型
yolo pose train data=./ultralytics-main/ultralytics/cfg/datasets/coco128.yaml model = yolov8n-pose.yaml
报了以下错误
File "/home/**/yolov8-python/ultralytics-main/ultralytics/data/dataset.py", line 122, in get_labels
len_cls, len_boxes, len_segments = (sum(x) for x in zip(*lengths))
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
这个错误,可能是官方提供的最新代码(时间截至到2023年9月12号)有问题,可以尝试使用旧一点的版本。
yolo export model=/**/weights/best.pt format=onnx opset=12
备注:
在需要训练自己的数据集、更改训练的配置参数或者模型网络结构
修改地方的主要是数据集yaml文件(例如coco128.yaml,或者创建一个自己数据集的yaml文件)、配置参数default.yaml(里面包括很多参数,包括图片尺寸、是否使用预训练权重等等)及模型网络结构yaml文件(例如yolov8.yaml)