YOLOV8环境配置CPU版

YOLOV8（You Only Look Once Version 8）是一种基于物体检测的深度学习模型，它继承了YOLO系列的优点，如实时性和高效性。要在CPU上配置YOLOV8环境，首先你需要安装Python的基础环境，比如Python 3.6+以及一些必要的库，如TensorFlow（由于YOLOV8支持动态图，建议使用较旧版本的TensorFlow），OpenCV等。

以下是基本步骤：

1. **安装Python和pip**:
- 官方网站下载并安装Python：https://www.python.org/downloads/
- 使用`pip`安装其他依赖包：`sudo apt-get install python3-pip` (对于Linux用户) 或 `python3 -m pip install --upgrade pip`

2. **安装TensorFlow CPU版本**:

   pip install tensorflow==2.4.0

或者根据YOLOV8的要求选择特定版本。

3. **安装YOLOV8源码**:
- 下载YOLOV8源码：通常从GitHub克隆 https://github.com/AlexeyAB/darknet
- 进入项目目录并安装依赖（如果需要）：

     cd darknet
     make -j$(nproc)

4. **编译YOLOV8模型**:
- 对于YOLOV8，你可能会想要构建预训练的darknet_yolov8.weights文件，这可能需要额外的工具如Darknet：

     ./build/yolo.darknet yolo.cfg yolov8.weights

5. **测试CPU性能**:
- 使用预训练模型进行物体检测示例测试，比如在命令行运行 `./yolo test detect_video.py` (假设detect_video.py是在YOLOV8目录下的）

注意：YOLOV8虽然可以利用CPU，但它的效率相比GPU会有所下降。为了获得最好的性能，还是推荐使用GPU进行训练和推理。