siou yolov8

### YOLOv8 使用教程和文档

#### 安装依赖库
为了顺利运行YOLOv8，需要确保已安装Ultralytics的YOLOv8库、PyTorch以及ONNX库。如果尚未完成这些软件包的安装，则可以通过执行如下pip命令来获取所需工具[^1]。

对于Python版本的要求，官方建议至少使用3.8及以上版本，并且所使用的`torch`版本应不低于1.8以保障兼容性和性能表现[^2]。

pip install ultralytics torch onnx>=1.9.0

#### 配置环境变量与路径设置
在开始之前，请确认工作目录下存在必要的数据集文件夹结构及预训练权重文件。通常情况下，按照官方提供的模板创建相应的子目录并下载对应的`.pt`格式模型文件即可满足需求[^3]。

#### 执行检测任务实例化过程
当一切准备就绪之后，便可通过调用特定API接口实现目标识别功能。下面给出了一段简单的代码片段用于展示如何加载网络架构并对单张图片实施推理操作：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 加载模型
results = model.predict(source='path/to/image.jpg', save=True, show_labels=False)  # 进行预测

#### 启动多GPU加速模式下的批量处理流程
针对拥有多个图形处理器设备的情况，可轻松启用分布式计算机制从而加快运算速度。只需简单修改参数设定中的`device`字段值为指定编号列表形式字符串就能达成目的；值得注意的是此处应当包含转义字符`\`以免引起解析错误[^4]。

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=data/fall.yaml \
batch=32 epochs=100 imgsz=640 workers=16 device=\'0,1,2,3\'