如何用cpu跑yolov8

要在 CPU 上运行 YOLOv8 需要进行以下步骤：

1.安装必要的依赖项，如 OpenCV、NumPy 和 Cython。

2.从 YOLOv8 的官方代码库中下载 YOLOv8 的源代码。

3.下载 YOLOv8 预训练权重文件。

4.使用 Cython 编译 Darknet。

5.运行 YOLOv8 检测脚本，并将其指向您要检测的图像或视频文件。

以下是详细的步骤：

1.安装必要的依赖项：

pip install opencv-python numpy cython

2.从 YOLOv8 的官方代码库中下载 YOLOv8 的源代码：

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov8.git

3.下载 YOLOv8 预训练权重文件：

cd yolov8
wget https://github.com/WongKinYiu/yolov8/releases/download/v1.0/yolov8.weights -O weights/yolov8.weights

4.使用 Cython 编译 Darknet：

python3 setup.py build_ext --inplace

5.运行 YOLOv8 检测脚本，并将其指向您要检测的图像或视频文件：

python3 detect.py --source path/to/image/or/video/file

这将使用 YOLOv8 模型对指定的图像或视频文件进行对象检测，并在屏幕上显示结果。

请注意，使用 CPU 运行 YOLOv8 可能会很慢，因为 YOLOv8 是在 GPU 上进行优化的。如果您想要更快的检测速度，您可以考虑使用 GPU 进行加速。