Windows 11下可直接运行的YOLOV8训练及检测EXE程序（windows11+CUDA+cuDNN+VS2015+自定义数据+EXE+零基础上手YOLOV8）_yolov8打包exe

Windows 11下可直接运行的YOLOV8训练及检测EXE程序(windows11+CUDA+cuDNN+VS2015+自定义数据+EXE+零基础)

前言

写在前言：本人最近将YOLOV8打包成可以直接在windows下运行的EXE程序，可以训练自己的样本，生成.PT模型并转换为.ONNX模型，可在VS调用并进行视频/图片/网络相机流目标识别检测。

一、YOLOV8是什么？

YOLOV8这里不再多介绍，在YOLOV5基础上改进而来的，训练速度非常快，识别率个人认为其实跟YOLOV5相当吧，因为从pytorch转换成windows的原因，无法调用多线程训练，还没找到解决办法，故调用的GPU 资源有限，无需太强大的显卡，本人电脑DELL G5 显卡RTX2060，供参考！

二、软件使用方法

1.网盘下载链接

链接：https://pan.baidu.com/s/1In82xe6nmGGMGS3i2TBqGg
提取码：q547

2.安装CUDA

先从网盘下载cuda11.8和cudnn，cuda和cudnn安装方法自行百度吧，这里不再介绍，编译的训练程序是在cuda11.8基础上完成的，所以只能安装cuda11.8，如有其他版本请先卸载或者在环境变量中去掉其他cuda版本。

3.软件注册

为防止程序恶意转载，程序加入了硬件绑定验证功能，请在留言区将软件首次运行时弹框中的设备码留言下来，我给各位发注册码，然后将注册码复制替换至软件根目录的Regedit.txt中，重新运行软件。

4.yolov8-train.exe

yolov8-train为YOLOV8训练程序，由于为pytorch打包成WINDOWS故启动相对较慢，耐心等待几分钟，界面如下：

1.首先将所有样本图像放入同一文件夹内（目前仅支持jpg及bmp样本图像），然后点击软件第一个按钮“选择样本图像所在原始目录”，找到样本图像所在文件夹，点击确定，图像会自动重命名并复制到\data\images文件夹下。

2.开始标注自定义样本，点击第二个按钮“开始标注样本”，选择\data\images文件夹，样本将自动导入标注程序，右边目标名字建议用“cross”，使用自定义名称可能会引起程序异常，大家可以尝试一下其他名儿，我一直都用cross，本人已验证其他自定义英文名也是可以的，如“DT”等。

然后将xml文件保存至\data\images下，便于待会进行自动转移，建议样本图像不少于50张，太少没啥训练的意义，建议规模200张左右。

3.将所有样本标注完成后，点击第三个按钮“转移XML”，选择\data\images文件夹，程序会将xml文件剪切至\data\Annotations文件夹下。

4.在第4个输入框中输入刚刚标注的目标名称，如我们刚刚使用的“cross”，然后点确定。

5.点击第5个按钮“开始训练”，便可开启自定义样本训练，注意训练期间勿让电脑待机，耐心等待训练完成。

这个界面出现就代表正常启用GPU显卡加速训练了。

出现这个界面就代表训练完成了。

训练完成后会在\runs\detect\train\weights文件夹下生成best.pt和last.pt两个训练结果文件。

6.点击第6个按钮“PT转ONNX”，选择刚刚best.pt和last.pt所在文件夹\runs\detect\train\weights，待程序运行完，即会将PT模型转换为VS可以调用的ONNX模型（转换时可能会再次弹出一个yolov8-train.exe程序界面，关闭弹出的该界面即可，可能是个bug还未来得及解决）。转换完成会在result_model文件夹下生成best.onnx文件

7.点击第7个按钮打开待测视频/图像，可以检测视频/图片等。

5.YOLOV8-PRO.exe

YOLOV8-PRO为VS2015下编译的YOLOV8检测程序，可用于对图片/视频以及rtsp等常见网络相机进行实时检测，首次启动也需要进行设备绑定注册，在留言区将设备码留下，启动界面如下：

第一步肯定是加载刚刚生成的onnx文件，然后依据个人需求，可对视频、图像、及RTSP视频流等进行实时检测，结果会在右侧显示，这里不再多介绍，自行探索吧。

**注意：**若加载onnx文件后程序闪退，此时需要从网盘链接里下载zlibwapi.dll文件，并将该文件拖入c:\Window\System32\目录下，再次运行程序后，程序可正常加载onnx文件！

总结

本文主要是提供了一种可在windows下直接运行的yolov8演示程序，无需过多的配置，容易上手，建议大家作为参照试验的一种手段吧，不喜勿喷！