YOLOv8实战——安装篇_yolov8安装

解压并用VScode打开

pip直接安装(官方推荐,个人不是很推荐)
进入对应的conda环境,输入如下命令:
pip install ultralytics
安装完成后才可以输入命令正常使用。
YOLOv8 可以在命令行界面(CLI)中直接使用,只需输入 yolo 命令:
yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

yolo 可用于各种任务和模式,并接受其他参数,例如 imgsz=640。查看 YOLOv8 CLI 文档以获取示例。
不推荐该安装方式的原因:无法方便修改的修改源码。
法二:pip源码安装(个人推荐)
下载:
https://github.com/ultralytics/ultralytics && unzip ultralytics-main.zip && cd ultralytics-main
进入对应conda环境,并进入ultralytics-main目录下

安装命令:
pip install -e .
PS:不要在外网的情况下进行安装,会安装失败。

检查是否安装成功:
pip list

有红圈处即为成功。
3.检验是否安装成功:
在vscode目录中找到刚刚安装的ultralytics目录,在其里面的engine目录下找到model文件

predict方法表示为预测方法,因此在此方法内增加一个print语句。

在cmd终端输入检测命令(这里开始法一和法二检测方法一样,上面的步骤法一不需要)
yolo predict model=yolov8n.pt source=ultralytics/assets/bus.jpg

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
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