ubuntu22.04配置yolov8

Ubuntu 22.04 配置 YOLOv8（You Only Look Once版本8）是一个涉及深度学习框架和安装依赖项的过程。以下是简要步骤：

1. **更新系统**：

   sudo apt update && sudo apt upgrade

2. **安装依赖**：
- 更新包列表并安装必要的库（如Python和CUDA）

   sudo apt-get install python3-pip python3-dev build-essential cmake libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libzmq3-dev libopencv-dev libtbb2 libtbb-dev libopenblas-dev gfortran libncurses5-dev libhdf5-dev protobuf-compiler libjpeg-dev libpng-dev libwebp-dev libcurl4-openssl-dev pkg-config libsqlite3-dev

3. **安装PyTorch**：

   git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git
   cd pytorch
   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
   ./tools/install.py --cuda-version $(nvcc --version | awk '/release/{print $3}' | sed 's/\./_/g')
   pip install torch torchvision

4. **下载YOLOv8源码**：

   git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
   cd darknet

5. **修改Makefile**：
将`USE_PYTORCH=0`改为`USE_PYTORCH=1`，以启用PyTorch支持。

6. **构建YOLOv8**：

   make -j$(nproc)

或者针对特定模型（例如yolov8-tiny）：

   make yolo tiny.weights darknet_yolov8.cfg

7. **测试模型**：
完成后，你可以通过运行一个示例检测图片或视频来测试模型是否配置成功：

   ./darknet detect cfg/yolov8.cfg yolov8.weights data/images/example.jpg