Anaconda+CUDA_cuDNN的安装这里就不详细介绍了,按照网上的教程基本可用,但是我的难题主要集中在Pycharm新建conda虚拟环境和Yolov8的工程验证上,所以本文记录自己解决问题的过程。
一,Ultralytics官网下载Yolov8源码,解压后放置在自定义目录下
官网下载链接:GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite
二、环境配置
1.在Anaconda中利用conda命令创建环境yolov8,并激活环境
-- 创建环境
conda create -n yolov8 python=3.8
-- 激活环境
conda activate yolov8
2.pip的源换到国内aliyun镜像,会提高下载速度
(2)然后安装配置文件:(注意如果是2024新版yolov8,需要cd到ultralytics.egg-info目录下)
pip install -r requirements.txt
4.安装一下yolov8在python>=3.8版本必要安装包:
pip install ultralytics
5.下载预训练权重模型:
(1)推荐yolov8s.pt或者yolov8n.pt,模型小,下载快(用梯子)
(2)下载完成后,将模型放在ultralytics-main文件夹下
6.检验环境:
(1)同样先要求conda环境cd到ultralytics-main目录下(参考3.(1))
(2)运行以下指令:
yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/bus.jpg'
(3)若运行成功会在D:\ultralytics-main下生成\runs\detect\predict,且文件中会包含一张照片
【目标检测】2024最新-用Yolov8训练自己的数据集(保姆级教学)_新版yolov8怎么-CSDN博客
改变存储目录
YOLOv8数据集存放位置_yolov8找不到数据集文件-CSDN博客
原状态:
改后: