本地安装yolov8的代码

以下是在本地安装 YOLOv4 的步骤：

1. 安装 CUDA 和 cuDNN

首先需要安装 CUDA 和 cuDNN，这是 YOLOv4 的主要依赖项。请根据您的操作系统和 GPU 型号下载适当的版本。安装过程可以参考 NVIDIA 的官方文档。

2. 安装 OpenCV

YOLOv4 还需要 OpenCV 库来处理图像和视频。您可以从官方网站下载适合您的操作系统的最新版本，并按照说明进行安装。

3. 下载 YOLOv4 源代码

您可以从 Github 上下载 YOLOv4 的源代码，也可以选择使用 git 命令进行克隆：

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

4. 编译 YOLOv4

进入 darknet 目录并运行以下命令编译 YOLOv4：

cd darknet
make

如果您的编译过程中出现了错误，请查看终端输出，根据错误提示进行修复。

5. 下载预训练权重

YOLOv4 需要使用预训练的权重来进行物体检测。您可以从 Github 上下载官方发布的权重文件，或者使用以下命令进行下载：

wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights

6. 进行物体检测

在终端中运行以下命令，使用 YOLOv4 进行物体检测：

./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg

其中 `data/dog.jpg` 是您要进行检测的图像文件路径。您可以更换为其他图像文件路径或视频文件路径进行测试。

以上就是在本地安装 YOLOv4 的步骤。