从零配置yolov8

你好！要从零配置 YOLOv8，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 环境配置：
- 安装 Python，并确保运行 `python --version` 命令能够正确显示安装的版本。
- 安装 CUDA 和 cuDNN（如果你的 GPU 支持）以加速训练和推理过程。
- 安装 PyTorch 和 torchvision 库，可以通过运行 `pip install torch torchvision` 命令进行安装。

2. 下载 YOLOv4 源代码：
- 克隆 YOLOv4 代码库：`git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git`
- 切换到 darknet 文件夹：`cd darknet`
- 编译源代码：`make`

3. 配置数据和模型：
- 下载预训练权重文件：`wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights`
- 将配置文件复制到当前目录：`cp cfg/yolov4.cfg yolov4_custom.cfg`

4. 进行自定义训练：
- 准备自定义数据集，并将图片和标签放入特定的文件夹中。
- 修改配置文件 `yolov4_custom.cfg`，将类别数目 (`classes`) 设置为你数据集中的类别数目，并确保 `filters` 的值等于 `(类别数目 + 5) * 3`。
- 创建 `obj.names` 文件，其中包含你数据集中的类别名称，每行一个类别。
- 创建 `obj.data` 文件，并指定数据集的路径和类别数目等信息。
- 运行 `darknet.exe detector train obj.data yolov4_custom.cfg yolov4.weights -dont_show` 开始训练。

请记住，YOLOv4 是一个复杂的模型，训练时间可能很长，尤其是在没有 GPU 加速的情况下。确保你的系统满足硬件要求，并准备好足够的计算资源和时间。此外，还可以根据你的需求和数据集调整模型的参数和训练策略。希望这些步骤对你有所帮助！