yolov8 非洲动物

### 使用YOLOv8进行非洲动物图像识别

为了实现基于YOLOv8的非洲动物图像识别，可以按照以下方法准备环境并训练模型。

#### 准备工作

安装必要的依赖库和工具包对于启动项目至关重要。确保已安装Python 3.x版本以及PyTorch框架。接着通过pip命令来获取ultralytics/yolov8仓库中的YOLOv8：

pip install ultralytics

加载预训练权重文件有助于加速收敛过程并提高最终性能。可以从官方资源下载对应的`.pt`格式权重文件[^2]。

#### 加载数据集

采用Lindenthal Camera Traps Dataset作为输入源，该数据集中包含了大量来自野外摄像头捕捉到的不同种类非洲动物的照片[^1]。根据需求调整标注信息至适合YOLO格式的要求，即每张图片对应一个同名txt文档记录边界框坐标与类别编号。

#### 训练配置

编写配置文件定义网络结构参数、优化器设置以及其他超参选项。下面给出一段简单的yaml模板供参考：

train: path/to/train/images/
val: path/to/validation/images/

nc: 10 # 类别数量
names: ['lion', 'elephant', ... ] # 各类标签名称列表

mosaic: true
degrees: 0.0
translate: 0.1
scale: 0.5
shear: 0.0
perspective: 0.0
...

#### 开始训练

利用上述准备工作完成后即可调用CLI接口执行训练流程：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8.pt')  # 载入预训练模型
results = model.train(data='path_to_data.yaml', epochs=100, imgsz=640)

完成以上步骤之后便能够得到针对特定场景定制化后的检测算法实例，在实际应用过程中只需传入待测样本路径便可获得预测结果。