Yolov8游泳场景识别：环境配置与模型构建详解

本文档主要介绍了如何利用Yolov8进行游泳识别的过程，包括环境搭建、训练模型、预测以及构建数据集。首先，我们要配置所需的开发环境，确保使用与硬件兼容的PyTorch版本和CUDA库。对于GPU用户，需要根据自己的显卡型号（如NVIDIA 1050ti或MX250）查询相应的CUDA、cuDNN和PyTorch版本，建议安装最新稳定版本。例如，如果显卡支持CUDA 11.8，可以选择cuDNN 8.9或更低版本。对于CPU用户，尽管显卡支持可能不是必需的，但同样需要选择适合的cuDNN版本。 安装过程中，推荐使用Anaconda来管理Python环境，因为其提供了方便的包管理功能。2023版Anaconda是当前可用的选择，安装时需配置环境变量，这通常可以通过在线教程找到。此外，文档推荐使用[bubbliiiing](https://github.com/bubbliiiing/yolov8-pytorch)维护的Yolov8代码库，因为它更易于理解和使用，且支持VOC格式的数据集，而不是原始Yolo格式。 具体步骤如下： 1. **环境搭建**： - 下载并安装CUDA和cuDNN，根据显卡型号选择合适的版本，确保与PyTorch兼容。 - 安装PyCharm或VSCode作为集成开发环境，选择最新版本。 - 使用Anaconda创建一个新的环境，如`conda create -n chq_1 python=3.8 anaconda`，环境名称可根据个人喜好定制。 - 激活新创建的环境，如`conda activate pytorch`或`conda activate yolov8`。 2. **安装PyTorch**： - 访问PyTorch官方网站（<https://pytorch.org/get-started/locally/>）下载对应CUDA和Python版本的PyTorch。 3. **数据集**： - 选择VOC格式的数据集，这是Yolov8代码库所采用的标准格式，便于模型训练和预测。 整个过程强调了硬件适配、软件版本选择和数据集准备的重要性，确保每个步骤都按照最新版本和兼容性进行，以便顺利进行Yolov8的游泳识别项目。在实际操作中，可能还需要根据项目需求调整细节，比如优化模型参数、数据预处理等。