YOLOV8目标识别——详细记录从环境配置、自定义数据、模型训练到模型推理部署(干货满满)
大家好，今天我要和大家分享的是如何使用YOLOV8进行目标识别。YOLOV8是一个非常强大的目标检测算
法，它可以帮助我们快速准确地识别图像中的目标物体。在这篇博客中，我将从环境配置、自定义数据、模
型训练到模型推理部署，一步一步地带领大家完成整个目标识别过程。
即使你是初学者，也完全不用担心，我会尽量用通俗易懂的语言讲解，让你轻松掌握YOLOV8的使用方法。
首先，我们需要准备一台安装了Python的计算机，然后安装一些必要的库。这里我推荐使用Anaconda来创
建一个虚拟环境，这样可以避免库的版本冲突。在命令行中输入以下命令来创建一个名为yolov8的环境：
接下来，我们需要安装YOLOV8的依赖库。首先激活我们刚刚创建的环境：
然后安装YOLOV8：
这样，我们的环境就配置好了，接下来我们可以开始使用YOLOV8进行目标识别了。
首先，我们需要准备一些自定义的数据。这些数据可以是图片，也可以是视频。我们可以从网上下载一些数
据集，或者自己收集一些数据。数据准备好后，我们需要将数据进行标注，也就是告诉算法哪些图片中包含
哪些目标物体。这里我们可以使用一些标注工具，如LabelImg等。
数据准备好后，我们就可以开始训练模型了。首先，我们需要创建一个数据配置文件，告诉YOLOV8我们的
数据在哪里，以及数据的格式等信息。然后，我们可以使用以下命令开始训练模型：
这里， data.yaml 是我们创建的数据配置文件， models/yolov8.yaml 是模型的配置文件，
weights/yolov8.pt 是预训练模型的权重文件。 --batch-size 16 表示每次训练时使用16张图片。
模型训练完成后，我们可以使用以下命令进行模型推理：
这里， runs/train/exp/weights/best.pt 是训练好的模型的权重文件， 0 表示使用摄像头进行实时检
测。
当然，接下来我们继续深入探讨YOLOV8的使用和细节。
4. 模型评估
在模型训练完成后，我们通常需要对模型进行评估，以了解模型的性能。YOLOV8提供了评估脚本，我们可
以使用以下命令来评估模型的性能：
conda create -n yolov8 python=3.81
conda activate yolov81
pip install ultralytics1
python train.py --data data.yaml --cfg models/yolov8.yaml --weights
weights/yolov8.pt --batch-size 16
1
python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source 0 # webcam1
