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一、Github 下载YOLOv8官方代码
1、github克隆代码
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics
下载完了之后目录机构如下:
如果出现github无法访问的情况,请参考我另一篇博客,有访问github超时的解决办法和方案。
2、确保你自己已经安装了python环境,检查方法如下
出现类似这样的即可说明你已经安装了python环境,如果没有,百度一下安装Python,这里就不做说明。
二、PIP安装
1、 Mac下的安装
由于在Mac上python2和python3是共存的,因而python3对应的包管理工具的命令就是:pip3。
安装比较简单,打开终端:
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3
2、Windows下的安装
1)首先,确认python环境变量是否已经配置,没安装自行搜索安装。
2)安装pip
需要我们自行下载,下载路径为
https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads
这里我们选择Download files,进入之后是这样的
这里我们选择pip-23.3.2.tar.gz,下载之后解压
cmd进入解压目录,输入
python setup.py install
静等安装,出现下面的提示,恭喜你,证明你安装成功了
为了检验一下刚刚的成功,在cmd理输入
pip list
出现如下,证明是成功的,因为我事先安装好了扩展包和环境,所以有其他的包展示
最后,我们安装一下python的nltk包
pip3 install nltk
至此pip完美安装,赞美一下自己~
三、下载训练模型
1、下载模型
1)yolov8s.pt下载地址
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s.pt
2)yolov8n.pt下载地址
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt
3)yolov8x-seg.pt下载地址
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-seg.pt
4)yolov8x-cls.pt下载地址
https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-cls.pt
5)下载完成后,千万记得将模型放在主文件夹下
重要的事说三遍:将模型放在主文件夹下!将模型放在主文件夹下!将模型放在主文件夹下!
四、安装YOLOv8环境
1)进入yolov8解压文件目录,输入
pip install -r requirements.txt
出现这样的界面,证明程序正常执行
如果出现time out 443类似这样的情况,参考我另一篇博客解决。
下载完成之后是这样的
2)安装ultralytics
pip install ultralytics
安装完成后,切换到ultralytics文件夹目录下,执行命令检验模型是否安装成功
yolo predict model=yolov8n.pt source=E:\python\main\ultralytics-main\ultralytics\assets\bus.jpg
执行完毕之后,进入提示的目录
既可以看到刚刚用模型处理的图片信息
至此,yolov8就安装完成了~
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