yolo8环境搭建requirements

YOLOv8（You Only Look Once v8）是一个基于YOLO（You Only Look Once）系列的实时物体检测算法。为了在本地搭建YOLOv8环境并进行训练或推理，你需要安装一些关键的Python库和依赖项。以下是基本的安装步骤和需要的requirements：

1. **Python**：首先确保你有Python 3.x版本，推荐使用3.7或更高。

2. **pip**：Python包管理工具，用于安装所需的库。

3. **TensorFlow** 或 **PyTorch**：YOLOv8支持这两个深度学习框架，你可以选择其中一个。安装命令通常类似：
- 对于TensorFlow:

     pip install tensorflow==2.*

- 对于PyTorch:

     pip install torch torchvision

4. **Darknet**：YOLOv8的底层框架，提供模型结构和预训练权重。安装命令：

   git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
   cd darknet
   make

然后配置Makefile以指定TensorFlow或PyTorch作为后端。

5. **Weights和数据集**：YOLOv8需要相应的预训练权重和数据集（如COCO、VOC等）。下载预训练权重，并按照教程设置数据集路径。

6. **其他库**（可能用到）：
- **numpy**: 科学计算库
- **opencv-python**: 图像处理库
- **matplotlib**: 数据可视化