yolov8安装与使用

### YOLOv8 安装教程与使用方法

#### 一、安装方式选择
对于YOLOv8的安装，当前版本已集成至`ultralytics`包内。尽管存在多种安装途径，但鉴于稳定性和兼容性的考量，建议优先考虑除pip之外的方式。

#### 二、Conda环境创建与安装
通过conda来构建独立的工作环境并完成YOLOv8的部署是一种高效的方法。具体命令如下所示：

conda create -n yolov8 python=3.9
conda activate yolov8
pip install ultralytics[^1]

此法有助于隔离不同项目间的依赖冲突，确保开发流程顺畅无阻。

#### 三、Git克隆仓库获取最新源码
如果希望获得最前沿的功能更新或是参与贡献代码，则可以从官方GitHub页面拉取最新的源码副本：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
pip install -e .

上述指令不仅能够下载完整的工程文件夹结构，还能使本地编辑后的改动即时生效于环境中。

#### 四、准备数据集用于训练模型
在着手训练之前，需准备好适配YOLO格式的数据集。这通常涉及收集图像样本及其对应的标注信息，并按照特定目录布局整理好素材。之后可参照官方文档进一步配置参数选项以启动自定义任务的学习进程[^2]。

#### 五、调用预训练权重快速上手预测功能
为了简化初次接触者的体验门槛，框架提供了经过大规模公开数据集预先训练好的权重文件供直接加载应用。只需几行简单的Python脚本即可实现目标检测效果展示：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 加载nano尺寸的小型网络架构作为实例
results = model.predict(source='bus.jpg', save=True, show_labels=False)

这段代码片段展示了如何利用内置API轻松执行图片中的物体识别工作，并保存带有标记框的结果图样。