yolov8 使用方法

yolov8是一个目标检测算法，使用方法如下：
1.首先需要进入yolov8的虚拟环境，可以使用命令：conda activate yolov8。
2.然后进入yolov8的目录，使用命令：cd yolov8。
3.接着使用命令：python detect.py --source <图片或视频路径> --weights <权重文件路径> --conf <置信度阈值> --output <输出路径> 来进行目标检测。其中，--source指定输入的图片或视频路径，--weights指定权重文件路径，--conf指定置信度阈值，--output指定输出路径。
4.如果需要对多个图片或视频进行目标检测，可以使用命令：python detect.py --source <图片或视频文件夹路径> --weights <权重文件路径> --conf <置信度阈值> --output <输出路径> --img-size <图片大小> --save-txt 来进行批量处理。其中，--source指定输入的图片或视频文件夹路径，--weights指定权重文件路径，--conf指定置信度阈值，--output指定输出路径，--img-size指定图片大小，--save-txt指定是否保存检测结果的txt文件。
5.如果需要使用yolov8进行训练，可以使用命令：python train.py --data <数据集配置文件路径> --cfg <模型配置文件路径> --weights <预训练权重文件路径> --batch-size <批量大小> --epochs <训练轮数> --img-size <图片大小> --device <设备号> --multi-scale 来进行训练。其中，--data指定数据集配置文件路径，--cfg指定模型配置文件路径，--weights指定预训练权重文件路径，--batch-size指定批量大小，--epochs指定训练轮数，--img-size指定图片大小，--device指定设备号，--multi-scale指定是否使用多尺度训练。