ubuntu系统实现yolov8实时检测视频

在Ubuntu系统上实现YOLOv8（You Only Look Once Version 8）的实时视频目标检测，通常需要以下几个步骤：

1. **安装依赖**：
- 更新包列表并安装必要的软件包，如Git、CUDA、cuDNN、Python和其相关的库（如TensorFlow或PyTorch）以及FFmpeg用于处理视频。

sudo apt-get update && sudo apt-get install git nvidia-cuda nvidia-cudnn python3-pip ffmpeg

2. **下载YOLOv8模型**：
- 从GitHub克隆YOLOv8项目，并切换到特定版本的分支，比如`v8`或`master`。

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
git checkout v8 # 或者 master 分支

3. **构建YOLOv8**：
- 编译Darknet框架，包括YOLOv8模型。这一步可能需要一些时间，取决于你的硬件配置。

./configure --download-yolo || ./configure
make -j$(nproc)

4. **下载预训练权重**：
- 可能需要下载预先训练好的权重文件（如yolov8.weights），如果没有，可以考虑自己训练，或者在官方仓库或其他资源网站找到合适的权重。

5. **运行检测**：
- 使用`darknet detect`命令行工具，提供视频输入路径、模型配置文件（如`cfg/yolov8.cfg`）和权重文件（如`weights/yolov8.weights`），指定输出格式等选项。

./darknet detect cfg/yolov8.cfg yolov8.weights video.mp4 output.txt

6. **查看结果**：
- `output.txt`将包含检测到的目标及其位置信息。

**相关问题--:**
1. YOLOv8支持哪些类型的输入视频？
2. 如果我想自定义训练数据集，应该如何操作？
3. Ubuntu系统如何优化YOLOv8的性能？