ubuntu yolov8保姆级安装教程

Ubuntu上安装YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一个常见的深度学习物体检测模型的部署步骤。以下是保姆级的安装教程：

1. **更新系统**:

   sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

2. **安装依赖**:
- 先确保已经安装了CUDA和cuDNN支持:

     sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit nvidia-cudnn

- 安装Python 3和pip:

     sudo apt-get install python3 python3-pip

3. **安装PyTorch** (如果还未安装):

   pip3 install torch torchvision

4. **从GitHub克隆YOLOv8源码**:

   git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
   cd darknet

5. **下载预训练权重文件**:
进入darknet目录后，运行：

   make yolo_v8.weights

如果需要最新的预训练模型，访问官方仓库下载`yolov8.conv.137`。

6. **配置Makefile**:
使用文本编辑器修改`cfg/yolov8.cfg`文件以适应你的硬件配置，并根据需要调整其他配置项如batch size等。

7. **编译Darknet**:

   make -j$(nproc)

8. **安装YOLOv8命令行工具**:

   sudo cp darknet/build/x86_64/darknet /usr/local/bin/

9. **测试安装**:
运行示例命令：

   ./darknet detect cfg/yolov8.cfg yolov8.weights test.jpg