yoloV8环境配置

为了配置yoloV8环境，需要进行以下步骤：

安装CUDA和cuDNN
安装OpenCV
克隆yoloV8的github仓库
构建darknet库
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：

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
登录后复制
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
登录后复制
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/
登录后复制

安装OpenCV
可以使用以下命令安装OpenCV：
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv
登录后复制

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
登录后复制

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
登录后复制

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
登录后复制
使用以下命令测试：
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov8.cfg yolov8.weights data/dog.jpg
登录后复制