YOLOV8详细教程

YOLOV8（You Only Look Once Version 8）是一个开源目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本之一，由 Ultralytics 开发。YOLO是一种实时物体检测模型，因为它能够在单次前向传递中同时预测整张图像中的对象位置和类别。

以下是YOLOV8的基本步骤和一个简化的教程：

1. **安装依赖**：
- 首先需要安装Python环境和必要的库，如TensorFlow、PyTorch（YOLOV8支持这两种深度学习框架），以及Ultralytics/yolov5的GitHub仓库。

2. **数据集准备**：
- 对于训练YOLOV8，你需要有标注好的训练图片，可以使用PASCAL VOC、COCO等常见目标检测数据集，也可以自定义数据集。

3. **下载预训练权重**：
- Ulltralytics提供官方预训练模型，可以从GitHub上下载并解压到项目目录。

4. **加载模型**：
- 使用`load_darknet_weights`函数加载预训练的Darknet权重文件，这是YOLO的核心部分。

5. **模型配置**：
- 根据需求修改`cfg`文件中的模型结构参数，比如网络大小、锚点数量、分类数等。

6. **训练模型**：
- 如果你想训练模型，可以使用`train.py`脚本来运行，这通常需要GPU加速，并设置好训练参数。

7. **预测和评估**：
- 使用`detect.py`脚本对新的图像或视频进行实时检测，会返回每个框的位置和类别信息。