yolov8 框架自带模型体验页面
简介YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务。
YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。在图像检测识别领域yolov8和yolov5是使用较多的两款框架，兼顾精度和速度。
本文讲解yolov8自带的一个实时目标检测页面的使用。页面如下，可以在页面上体验yolov8上所有的模型，包括目标检测、分类、分割、姿态、定向框。
安装
[*]创建虚拟环境
conda create --name yolov8 python=3.10 -y
conda activate yolov8
[*]安装pytorch
conda install pytorch2.2.0 torchvision0.17.0 torchaudio==2.2.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
由于numpy版本会导致报错，需要降低numpy版本
conda install numpy==1.26.2
[*]下载工程
git clone --branch v8.2.103 https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
使用 --branch v8.2.103 选择yolov8版本
[*]安装工程
pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[*]测试推理
yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/zidane.jpg' device=0
yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/zidane.jpg' device=0Ultralytics YOLOv8.2.103
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