GPU：推荐使用 NVIDIA GPU（如 RTX 30 系列），显存至少 8GB。
CPU：如果没有 GPU，可以使用 CPU，但训练和推理速度会较慢。
YOLOv8 依赖于 ultralytics 库，可以通过以下命令安装：
bash
pip install ultralytics
Python 3.8 或更高版本
PyTorch 1.8 或更高版本
OpenCV（用于图像处理）
安装 PyTorch 和 OpenCV：
bash
pip install torch torchvision torchaudio pip install opencv-python
YOLOv8 的网络架构基于 CSPDarknet 骨干网络，结合了 PANet（Path Aggregation Network）和 SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块，具有以下特点：
CSPDarknet：高效的骨干网络，提取图像特征。
PANet：增强特征金字塔，提升多尺度目标检测能力。
SPP：增加感受野，提升模型对目标的全局理解能力。
YOLOv8 提供了多种预训练模型（如 yolov8n.pt、yolov8s.pt 等），我们可以直接加载并使用。
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型（YOLOv8n 是最小的模型）
model = YOLO("yolov8n.pt")
# 打印模型结构
print(model)使用加载的模型对图像或视频进行目标检测。
# 对单张图片进行推理
results = model("
# 可视化结果
results[0].show()
# 保存结果
results[0].save("output.jpg")YOLOv8 支持训练自定义数据集。首先需要准备数据集，格式为 YOLO 格式（每张图片对应一个 .txt 文件，包含目标类别和边界框信息）。
# 加载自定义数据集配置文件（data.yaml）model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载模型model.train(data="data.yaml", epochs=100, imgsz=640) # 训练模型训练完成后，可以使用验证集评估模型性能。
# 验证模型 metrics = model.val() print(metrics.box.map) # 打印 mAP（平均精度）
YOLOv8 支持将模型导出为多种格式（如 ONNX、TensorRT 等），以便在不同平台上部署。
# 导出模型为 ONNX 格式 model.export(format="onnx")
CSP（Cross Stage Partial）：通过部分连接减少计算量，同时保持特征提取能力。
Darknet：基于卷积神经网络的特征提取器。
FPN（Feature Pyramid Network）：提取多尺度特征。
PANet：在 FPN 基础上增加自底向上的路径，增强特征融合。
Spatial Pyramid Pooling：通过不同尺度的池化操作，增加感受野，提升模型对目标的全局理解能力。
YOLOv8 官方文档：https://docs.ultralytics.com/
PyTorch 官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/index.html
OpenCV 官方文档：https://docs.opencv.org/
YOLOv8 是一个高效、灵活的目标检测模型，适用于多种任务（如目标检测、实例分割、姿态估计等）。通过 ultralytics 库，我们可以轻松实现模型的加载、推理、训练和部署。
京公网安备 11011402011233号