yolov8基线系统搭建

YOLOv8是一种先进的目标检测算法，基于YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，它以其高效的速度和准确度而闻名。搭建YOLOv8基线系统通常涉及以下几个步骤：

1. **环境准备**：安装必要的软件包，如Python（推荐使用Python 3）、TensorFlow、PyTorch（YOLOv8支持多种深度学习框架）以及Darknet（YOLOv8的原始库）。

2. **下载模型**：从GitHub或其他官方资源下载预训练的YOLOv8权重文件。基础模型如yolov8-tiny、yolov8-s、yolov8-m等有不同的复杂度和精度。

3. **数据集**：收集或选择适合的目标检测任务的数据集，将其分为训练集、验证集和测试集。YOLO需要标注框信息用于训练。

4. **配置文件**：修改Darknet提供的默认配置文件，调整网络结构、学习率、批量大小等超参数，并指定数据集路径。

5. **训练模型**：通过命令行运行Darknet提供的工具（如`darknet detector train`），使用预处理过的数据对模型进行训练。

6. **评估与优化**：定期在验证集上评估模型性能，检查mAP（mean Average Precision）等指标，如有必要调整模型参数进行迭代优化。

7. **部署应用**：训练完成后，将模型导出为ONNX或TensorRT格式，以便在实际环境中（如Web应用或嵌入式设备）快速推理。