Ubuntu配置Yolov8环境并训练自己的数据集 + ROS实时运行_ubuntu安装yolov8

前言：需要先安装CUDA和Anaconda，它们的安装参考我这篇文章：Ubuntu配置深度学习环境（TensorFlow和PyTorch）

一、环境配置与功能测试

1.1 安装

新建一个虚拟环境下安装：

# 新建虚拟环境
conda create -n yolov8 python=3.8
# 激活虚拟环境
conda activate yolov8


pip install ultralytics  
# 使用清华大学的镜像源安装
pip install ultralytics -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
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源码安装：

# 激活虚拟环境
conda activate yolov8
# 需要单独安装torch
conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia


git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 使用清华大学的镜像源安装
pip install -r requirements.txt -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
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1.2 目标检测

#激活虚拟环境
conda activate yolov8

#官方的测试案例进行程序的推理测试：
yolo task=detect mode=predict model=yolov8n.pt source=/home/zard/Pictures/2.jpeg  device=cpu save=True show=True
# 任务模型task=detect，YOLOv8可用于检测，分割，姿态和分类
# 会自动下载权重文件https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt到当前目录
# 推理的数据为source
# 这是CPU进行测试的，将device改为0用GPU
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结果如下，结果保存在当前路径下的runs/detect/predict文件夹中：

Ultralytics YOLOv8.0.145 
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