yolo v8车辆检测

### 使用YOLOv8实现车辆检测

#### 安装依赖库
为了使用YOLOv8进行车辆检测，首先需要安装必要的依赖库。可以通过pip命令来完成这些操作。

pip install ultralytics

此命令会自动下载并安装`ultralytics`包及其所有依赖项，这是运行YOLOv8所需的核心组件[^1]。

#### 加载模型
加载预训练好的YOLOv8模型非常简单。可以利用如下几行代码轻松获取官方提供的权重文件：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # Load a pretrained model (recommended for first-time use)

这里选择了较小版本的YOLOv8 (`yolov8n`) 来减少计算量和内存消耗，同时也提供了更快的速度。当然也可以选择其他不同大小的变体如'yolov8s', 'yolov8m'等以适应不同的应用场景需求。

#### 配置数据集路径
对于自定义的数据集，需创建相应的`.yaml`配置文件指明图像位置以及类别标签信息。假设有一个名为`vehicle.yaml`的数据集描述文件，则其结构可能类似于下面这样：

train: ./datasets/train/images/
val:   ./datasets/valid/images/

nc: 2
names: ['car', 'truck']

其中`train`, `val`分别指向训练集与验证集中图片所在的目录；而`nc`表示类别的数量，在本例中有两种类型的交通工具——汽车(`car`)和卡车(`truck`)被标记出来[^3]。

#### 训练过程
一旦完成了上述准备工作之后就可以调用`train()`函数启动训练流程了。可以根据实际情况调整超参数比如迭代次数(`epochs`)、批量大小(`batch_size`)等等。

results = model.train(data='path/to/your/dataset.yaml',
                      imgsz=640,
                      batch=16,    # Adjust based on GPU memory capacity
                      epochs=30)   # Number of training iterations

这段脚本将会读取之前提到过的数据集配置文件，并按照给定条件执行一定轮次的学习任务。值得注意的是当GPU显存有限时应当适当减小批次规模以免溢出错误发生。

#### 推理预测
经过充分训练后的模型可以直接用于新样本上的推理工作。只需传入待测对象所在的位置就能得到识别结果。

predictions = model.predict(source='./test_images/',
                            save=True)

for pred in predictions:
    boxes = pred.boxes.cpu().numpy()
    print(f'Detected objects with confidence scores:\n{boxes}')

通过设置`save=True`选项还可以将标注框绘制到原始图上保存下来供后续查看分析之用。最后遍历返回的结果列表打印出各个实例的具体坐标范围及对应的可信度得分。