yolov8离线环境配置

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一种流行的实时物体检测算法，要在离线环境中配置它，通常需要经过以下几个步骤：

1. **安装依赖库**：首先确保你的系统已经安装了必要的库，如CUDA、cuDNN、Python（推荐使用PyTorch或TensorFlow）、以及用于模型训练和推理的YOLOv8源码。

2. **下载预训练权重**：从GitHub等官方仓库下载预训练的模型权重文件，例如`yolov8.weights`。

3. **构建暗夜（Darknet框架）**：YOLOv8基于Darknet框架，你需要安装并配置Darknet，通常通过运行`make`命令来编译Darknet库。

4. **配置文件**：修改`cfg`目录下的`yolov8.cfg`配置文件，可以调整超参数和模型结构。注意，离线环境不需要GPU设置，所以可以删除或注释掉`# device = 0`这一行。

5. **加载模型**：使用`darknet detect`命令加载权重文件和配置文件，然后指定输入图片路径进行测试。例如：

   ./darknet detect config/yolov8.cfg yolov8.weights image.jpg -dont_show

6. **数据集处理**：如果你有自定义的数据集，可能还需要准备相应的数据标注文件，并将其转换成Darknet所需的格式。