yolov8垃圾检测

### 使用 YOLOv8 实现垃圾检测模型

#### 安装依赖环境
为了使用 YOLOv8 进行垃圾检测，首先需要安装必要的 Python 库。这可以通过命令行工具来完成：

pip install ultralytics torch torchvision pyside6

这些包提供了构建和训练 YOLOv8 模型所需的功能以及图形界面的支持[^1]。

#### 数据集准备
对于特定应用如垃圾检测，数据集的质量至关重要。应收集并标注大量不同场景下的垃圾桶图片作为训练样本。每张图片需标记出垃圾桶位置及其状态（正常/满溢），以便于后续训练过程能够识别特征差异。

#### 加载预训练模型
Ultralytics 提供了一个简单的方法加载官方预训练权重文件用于初始化新创建的 YOLOv8 模型对象:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 或者其他版本 yolov8s, yolov8m 等

此操作会下载对应架构大小的最佳公开可用参数配置到本地缓存中，并准备好进行微调或推理预测。

#### 自定义配置调整
针对具体的垃圾检测任务可能需要对默认设置做一些修改优化效果。比如改变锚点尺寸适应目标尺度变化范围；调整置信度阈值过滤弱响应区域等。通过编辑 `cfg` 文件或者直接编程方式都可以达到目的:

import yaml

with open('path/to/custom_config.yaml', 'r') as file:
    config = yaml.safe_load(file)

config['nc'] = number_of_classes  # 设置类别数量
config['depth_multiple'] = depth_multiplier_value  # 调整网络深度乘数
...

#### 训练与验证流程
有了上述准备工作之后就可以启动正式的学习阶段了。这里推荐采用交叉熵损失函数配合 AdamW 优化器来进行迭代更新权值矩阵直到收敛为止。期间还需定期保存checkpoint方便随时恢复进度继续工作:

results = model.train(
    data='custom_dataset_path',
    epochs=epochs_number,
    batch=batch_size,
    imgsz=image_size,
    workers=num_workers,
    device=device_type  # cpu or cuda:0 etc.
)

#### 部署至实际应用场景
当获得满意的检测性能后，则可以考虑将其集成进真实世界的产品当中去发挥作用。借助 PySide6 可以快速搭建起美观易用的操作面板让用户轻松上手操作整个系统。