yoloV8环境配置
时间: 2023-11-16 12:07:34 浏览: 131
为了配置yoloV8环境,需要进行以下步骤:
1. 安装CUDA和cuDNN
2. 安装OpenCV
3. 克隆yoloV8的github仓库
4. 构建darknet库
5. 下载预训练权重并进行测试
其中,步骤1和2需要根据自己的系统和环境进行相应的安装配置。
以下是在Ubuntu 18.04系统上的yoloV8环境配置步骤:
1. 安装CUDA和cuDNN
首先需要安装NVIDIA的驱动程序。可以在NVIDIA官网下载对应版本的驱动程序,然后执行以下命令安装:
```
sudo apt install ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run
```
安装完驱动程序后,就可以安装CUDA了。可以在NVIDIA官网上下载对应版本的CUDA,然后执行以下命令安装:
```
sudo sh cuda_xx.xx.xx_linux.run
```
安装完CUDA后,还需要安装cuDNN库。同样可以在NVIDIA官网上下载对应版本的cuDNN,然后解压文件,并将文件拷贝到CUDA的安装目录下:
```
tar -xzvf cudnn-xx.xx-linux-x64-vx.x.tgz
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
```
2. 安装OpenCV
可以使用以下命令安装OpenCV:
```
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv
```
3. 克隆yoloV8的github仓库
执行以下命令克隆yoloV8的github仓库:
```
git clone https://github.com/developer0hye/YOLOv8.git
```
4. 构建darknet库
进入到YOLOv8目录下,执行以下命令构建darknet库:
```
cd YOLOv8/darknet/
make
```
5. 下载预训练权重并进行测试
下载预训练权重:
```
wget https://github.com/developer0hye/YOLOv8/releases/download/v1.0/yolov8.weights
```
使用以下命令测试:
```
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov8.cfg yolov8.weights data/dog.jpg
```