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YOLOv8(You Only Look Once)是一种流行的计算机视觉算法,用于实时目标检测和识别。在本文中,我们将介绍如何创建一个更方便、易于使用的版本,以便更多的开发者能够轻松使用和部署YOLOv8模型。
YOLOv8算法是通过将输入图像分割为多个网格单元,并在每个单元中预测边界框和类别来实现目标检测。然后,通过应用非极大值抑制(NMS)来消除重叠边界框,从而得到最终的目标检测结果。
为了打造更便捷的YOLOv8版本,我们将采取以下步骤:
首先依赖库
首先,我们需要安装一些必要的依赖库。在此示例中,我们将使用Python和OpenCV库。您可以使用以下命令来安装它们:
pip install opencv-python
YOLOv8模型需要预训练的权重文件才能进行目标检测。您可以从Darknet官方网站下载这些权重文件。下载链接:[URL]
在此步骤中,我们将加载YOLOv8模型并将预训练权重加载到模型中。以下是加载模型和权重的示例代码:
import cv2
import numpy as np
# 加载模型和权重
net <
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