yolov8代码运行过程

引用中的代码示例展示了使用YOLOv8模型的一些操作步骤，包括加载模型、训练模型和运行检测。首先，通过导入ultralytics库中的YOLO类，可以创建一个YOLOv8模型对象。可以从YAML文件中构建一个新的模型，也可以加载预训练的权重文件。如果需要同时构建和加载权重，可以使用.load()方法。接下来，可以使用train()方法来训练模型，传入的参数包括数据集配置文件、迭代次数和图像尺寸等。引用中的代码示例展示了使用YOLOv8模型对视频进行检测的过程：首先创建一个检测任务对象，然后设置相关参数，如模型、输入源和显示结果等。以上就是YOLOv8代码运行过程的简要描述。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv8 深度解析！一文看懂，快速上手实操（附实践代码）](https://blog.csdn.net/gzq0723/article/details/130652377)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [yolov8命令行运行参数详解](https://blog.csdn.net/qq_39056987/article/details/129621354)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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