如何使用yolov8
时间: 2023-11-14 15:10:45 浏览: 57
Yolov8是一种目标检测算法,可以用于检测图像或视频中的物体。使用Yolov8需要进行训练和推理两个步骤。以下是使用Yolov8的一些基本步骤:
1. 下载Yolov8代码和预训练权重文件。
2. 准备数据集,可以使用COCO等常用数据集。
3. 训练模型,可以使用命令行或Python代码进行训练。
4. 推理,可以使用命令行或Python代码进行推理。
以下是使用Yolov8的具体步骤:
1. 下载Yolov8代码和预训练权重文件。
可以从GitHub上下载Yolov8的代码和预训练权重文件。
2. 准备数据集。
可以使用COCO等常用数据集,也可以使用自己的数据集。将数据集放在datasets文件夹内。
3. 训练模型。
可以使用命令行或Python代码进行训练。使用命令行训练模型的命令如下:
yolov8x train --data coco128.yaml --cfg yolov8x.yaml --weights '' --batch-size 64 --epochs 300 --img-size 640
使用Python代码训练模型的代码如下:
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8x.yaml')
results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=300)
4. 推理。
可以使用命令行或Python代码进行推理。使用命令行进行推理的命令如下:
yolov8x detect --source 0 --weights yolov8x.pt --conf 0.25
使用Python代码进行推理的代码如下:
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8x.yaml', 'yolov8x.pt')
results = model('image.jpg')