1.1. 虚拟环境创建

先用conda prompt创建一个虚拟环境，我的叫yolov8, python版本用3.9

conda create -n yolov8 python=3.9

1.2 下载yolov8源码，在pycharm中进行配置

1.2.1 下载源码
源码地址：

GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite

下载好解压之后用pycharm进行打开D:\yolov8\ultralytics-main\ultralytics-main\ultralytics，将项目环境切换为新创建的虚拟环境yolov8
1.3 在pycharm的terminal中激活虚拟环境 

conda activate yolov8

1.4 安装requirements.txt中的相关包

pip install -r "D:\yolov8\ultralytics-main\ultralytics-main\examples\RTDETR-ONNXRuntime-Python\requirements.txt"

1.5 pip安装其他包

安装代码运行所需的ultralytics和yolo包

pip install ultralytics
pip install yolo

1.6 预训练权重的下载 

下载地址为探索 Ultralytics YOLOv8 - Ultralytics YOLO 文档

 把权重文件放在根目录处

1.7 验证环境配置是否成功

复制下面的代码来验证一下是否可以运行

yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/bus.jpg'

如出现Error: No such command 'predict'.

卸载一下pip uninstall ultralytics，在重新安装一下pip install ultralytics即可

 可以看到已经完成了目标框和类别概率的显示和绘制

数据集的准备和训练自己的数据集可以看下面链接的博主写的

https://blog.csdn.net/weixin_45662399/article/details/134499605?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=134499605&sharerefer=PC&sharesource=qq_63068482&sharefrom=from_link