Yolov8入门：自定义数据集训练实战教程

标题"Yolov8基本介绍+训练自己数据集"聚焦于一种先进的目标检测算法YOLOv8，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新迭代，特别适合在实时应用中进行高效物体识别。本文将引导读者在Ubuntu 22.04操作系统环境下，通过CUDA 11.7和CuDNN 8.9版本进行YOLov8的安装和配置，以便在本地计算机上进行模型训练。 首先，文章开始介绍如何安装必要的开发环境。对于Nvidia驱动，你需要检查当前可用的驱动版本，并确保选择与Ubuntu系统兼容的一个版本，如nvidia-driver-515。通过`sudo apt-get install nvidia-driver-515`安装后，别忘了重启电脑以使更改生效。验证驱动安装是否成功，可以使用`nvidia-smi`命令。 接着，作者建议从NVIDIA官方下载CUDA工具包，根据你的Ubuntu和PyTorch版本选择合适的版本。安装过程中，需要将CUDA的bin和lib64目录添加到系统的环境变量中，确保通过编辑`/etc/profile`文件实现。安装完毕后，运行`nvcc --version`检查是否安装成功。 对于CuDNN，你需要下载与CUDA版本相匹配的版本，例如cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.0.131。下载后，使用`sudo apt install nvidia-cuda-toolkit`进行安装。在这个过程中，可能需要手动安装GPG密钥。如果提示cudnn公共仓库的GPG密钥未安装，按照指示进行操作。 安装所有组件后，你需要确保它们协同工作，可以通过运行相应的命令和检查输出来确认。这些步骤是基础且至关重要的，因为它们直接影响到YOLOv8模型的性能和训练效率。 一旦开发环境准备就绪，接下来的文章会深入探讨如何利用这些工具训练自己的数据集。这包括数据预处理、模型配置、训练过程的监控以及可能的调优技巧。训练自定义数据集不仅可以提高模型对特定场景的理解，还能针对性地提升模型在特定类别的准确性。 这篇文章提供了一个完整的指南，帮助读者在Ubuntu 22.04系统上搭建YOLov8的开发环境，并指导如何训练基于自己数据集的目标检测模型，这对于希望进行深度学习实践或定制化项目的人来说是一份宝贵的资源。