yolov8ubuntu

要在Ubuntu上使用Yolov8进行目标检测，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个名为yolov8的文件夹，并进入该文件夹：

   mkdir yolov8
   cd yolov8

2. 下载Yolov8代码：

   git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

3. 安装其他所需的配置：

   pip install ultralytics

4. 准备数据集：
下载VisDrone数据集。

5. 在服务器上执行以下命令，创建一个名为yolov8的虚拟环境：

   conda create -n yolov8 python=3.8

6. 进入虚拟环境：

   conda activate yolov8

7. 安装PyTorch v1.11.0：

   conda install pytorch=1.11.0 torchvision=0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

8. 进入yolov8文件夹：

   cd pyCode/yolov8/ultralytics/ultralytics/

9. 使用以下命令对验证数据进行评估：

   python train.py --task detect --mode val --model runs/detect/train4/weights/best.pt --data datasets/VisDrone.yaml --device 0

10. 使用以下命令开始训练模型：

    python train.py --task detect --mode train --model yolov8s.pt --data datasets/VisDrone.yaml --batch 16 --epochs 100 --imgsz 640 --workers 0 --device 0

请按照上述步骤进行操作，即可在Ubuntu上使用Yolov8进行目标检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>