基于Pycharm的YOLOv8教程——运行环境配置+杂草识别示例_pycharm运行yolov8

目录

1. YOLOv8环境安装     

2. 数据集构建     

2.1 数据准备

 2.2 数据集标注程序、网页及软件

2.3 公开的CV数据集网站

3. 模型训练

3.1 训练前准备

3.2 Pycharm杂草识别教程

4. 结语

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1. YOLOv8环境安装     

YOLOv8的运行环境主要包括四部分：

1）PyCharm

PyCharm 是一款由 JetBrains 开发的 Python 集成开发环境（IDE），提供了智能代码补全、实时错误检查、快速修复等功能，帮助开发者提高 Python 编程的效率和质量。

软件链接：Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrainshttps://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=windows#section=windows

 2）Miniconda 

Miniconda 是一个小巧的 Python 环境管理工具，它包含了 conda 软件包管理器和 Python，一旦安装了 Miniconda，就可以使用 conda 命令安装任何其他软件工具包并创建环境。

软件链接：Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirrorhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

3）Pytorch

PyTorch 是一个由 Facebook 开发的开源深度学习框架，它提供了灵活、直观的接口和强大的 GPU 加速，支持动态神经网络和丰富的 API 和工具，使得构建和训练复杂的机器学习模型变得更加容易。

软件链接：​​​​​​PyTorchhttps://pytorch.org/

4）ultralytics(YOLOv8)

YOLOv8 是一款最新的、先进的实时物体检测模型，它在前几代 YOLO 的成功基础上引入了新的功能和改进，以提高性能和灵活性，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。

 源码链接：https://www.wpsshop.cn/w/IT小白/article/detail/454848