YOLOv8n鱼缸鱼类检测算法

### YOLOv8n用于鱼缸内鱼类检测

YOLO (You Only Look Once) 是一种广泛应用于实时目标检测的技术，其最新版本之一YOLOv8提供了更高效的性能和更高的准确性。对于特定应用场景如鱼缸内的鱼类检测，可以采用预训练模型并针对具体数据集进行微调来提高识别精度。

#### 数据准备
为了实现对鱼缸中观赏鱼的有效检测，需要收集大量带有标注的图像作为训练样本。可以从实际环境中拍摄不同角度、光照条件下的照片，并利用标签工具标记每条鱼的位置以及类别名称（例如 "poisson"）。如果可能的话，还可以加入一些干扰项比如水草或其他装饰物以便让模型学习区分背景与前景对象[^1]。

#### 模型选择与配置
考虑到计算资源有限的情况下快速部署的需求，可以选择轻量级网络结构如YOLOv8 nano版(YOLOv8n)，它能够在保持一定准确率的同时减少推理时间开销。安装 Ultralytics 提供的官方 PyTorch 库之后即可加载此型号：

pip install ultralytics

接着通过如下命令下载预训练权重文件:

from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')

#### 训练过程定制化调整
由于默认情况下该模型并未经过专门面向水产生物的数据增强处理，因此建议修改部分超参数以适应新任务特点。例如增加随机裁剪比例范围、旋转角度上限等操作；同时适当降低初始学习率从而使得迁移学习更加稳定收敛。

#### 测试评估阶段
完成上述准备工作后就可以开始正式训练流程了。当迭代次数达到预期或者损失函数趋于平稳时停止更新权值保存最终成果。最后一步是对测试集中未见过的新图片执行预测功能验证效果如何。下面给出一段简单的Python脚本示范怎样读取本地存储路径下所有JPEG格式文件并逐帧展示带边界框的结果画面：

import cv2
for img_path in glob.glob('./test_images/*.jpg'):
    results = model(img_path)
    im_array = results.plot()  
    annotated_frame = cv2.cvtColor(im_array, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imshow("Fish Detection", annotated_frame)
    if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'): break
cv2.destroyAllWindows()