yolov8在pycharm需要安装的包

YOLOv8是一个基于PyTorch和Darknet深度学习框架的对象检测模型。要在PyCharm中使用它，你需要安装一些关键的Python包以及依赖库。以下是安装YOLOv8在PyCharm中所需的步骤：

1. **基本环境**:
- Python：确保已安装Python 3.x版本。
- PyCharm：安装并更新到最新版本。

2. **安装PyTorch**:
- 使用pip命令：`pip install torch torchvision`
- 确保已经安装了CUDA和cuDNN（如果你是在GPU上运行）。

3. **安装Darknet** (用于加载预训练权重)：
- 官方推荐使用Darknet的Python绑定`yolov5`而不是直接安装Darknet，因为后者更复杂。安装`yolov5`：

     pip install git+https://github.com/ultralytics/yolov5.git

4. **特定于YOLOv8的安装**:
- YOLOv8本身尚未作为独立项目发布，但它通常基于yolov5进行修改。如果要使用某个特定分支或自定义版本，你可能需要从GitHub克隆YOLov8的仓库，并根据其README中的指示安装相应依赖。

5. **其他可能需要的库**（视具体需求而定）：
- `opencv-python` 或 `scikit-image`：用于处理图像和数据增强。
- `matplotlib`：可视化的工具。

安装完成后，在PyCharm中创建一个新的Python项目，然后配置项目设置以识别相关的库路径。