目标检测yolov8新手

### YOLOv8 目标检测 新手入门教程

#### 一、环境搭建
对于希望快速上手YOLOv8的新手来说，安装合适的开发环境至关重要。推荐使用Anaconda来管理Python虚拟环境以及依赖库。通过创建一个新的Conda环境并激活该环境，可以有效避免不同项目之间的版本冲突。

conda create -n yolov8 python=3.9
conda activate yolov8

接着需要克隆官方仓库，并依据README.md内的指导完成必要的软件包安装[^2]：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
pip install -r requirements.txt

#### 二、模型获取与验证
为了方便初学者理解和测试YOLOv8的功能，Ultralytics提供了预训练好的小型网络`yolov8n.pt`供下载。此轻量级模型适合于初步实验和性能评估。可以通过命令行工具轻松加载这个预训练模型来进行图像上的对象检测任务。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 加载预训练的小型YOLOv8模型
results = model.predict(source='path/to/image.jpg', save=True, imgsz=640)

上述代码片段展示了如何利用已有的最佳权重文件执行预测操作，并保存带有标注框的结果图至指定路径下。

#### 三、自定义数据集准备
当准备好尝试自己的数据集时，则需遵循特定的数据结构要求。通常情况下，这涉及到收集标记过的图片样本并将它们划分为训练集、验证集两个部分；同时还需要编写相应的配置文件描述类别名称和其他参数设置等信息。

- 数据目录应包含如下子文件夹：
- `images/train`: 训练使用的原始图片；
- `labels/train`: 对应每张训练图片的手动标注标签（采用COCO格式）；
- `images/val`: 验证阶段所用的图片集合；
- `labels/val`: 同样为这些验证图片提供对应的真值标签。

此外还需编辑`.yaml`格式的配置文档指明各个重要组件的位置及属性，比如类别的总数目、输入尺寸大小等等。

#### 四、模型训练过程
一旦完成了前期准备工作，就可以着手调整超参并通过调用API接口启动正式训练流程了。这里给出一段简单的脚本用于说明基本步骤：

# 定义训练参数字典
train_params = {
    'imgsz': 640,
    'batch': 16,
    'epochs': 100,
    'data': './datasets/my_dataset.yaml',
    'weights': 'yolov8n.pt'
}

if __name__ == '__main__':
    from ultralytics import YOLO
    
    # 初始化YOLOv8实例
    yolo_model = YOLO(train_params['weights'])
    
    # 开始训练
    results = yolo_model.train(**train_params)

print("Training completed successfully.")

这段程序实现了基于用户提供的自定义数据集对YOLOv8进行微调的过程，最终输出经过优化后的模型权重给定位置存储起来以便后续部署应用。