〇、详细视频教程

bilibili详细视频教程

一、（ultralytic）YOLOV8项目部署

github链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics

git拉取项目：
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

二、cuda、cudnn、Pytorch等环境安装与卸载

首先查看pytorch支持的最高版本
PyTorch
https://pytorch.org/

然后查看N卡系统支持最高的版本
然后权衡下载支持最高版本的CUDA和cuDNN

CUDA工具包
https://developer.nvidia.cn/zh-cn/cuda-toolkit
cuDNN
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

配置对应的环境变量

nvcc -V：查看版本CUDA

安装项目依赖

pip install -e ultralyticspip install ultralyticspip install yolo

卸载项目依赖为你安装CPU版本pytorch，打开pytorch官网，使用对应命令下载GPU版本

三、YOLOV8的简单讲解与推理使用

推理示例：
yolo task=detect mode=predict model=yolov8n.pt conf=0.25 source=‘ultralytics/assets/bus.jpg’
推理示例：
yolo task=detect mode=train model=yolov8s.pt data={dataset.location}/data.yaml epochs=100 imgsz=640 resume=True workers=2

四、如何制作自定义数据集并训练

1.自定义数据集结构讲解与制作

数据结构：
datasets
├─ data.yaml
├─ test
│ ├─ images
│ │ └─ ······
│ └─ labels
│ └─ ······
├─ train
│ ├─ images
│ │ └─ ······
│ └─ labels
│ └─ ······
├─ valid
│ ├─ images
│ │ └─ ······
│ └─ labels
│ └─ ······
├─ data.yaml
└─ yolov8n.yaml

2.YOLO CLI的简单介绍

3.如何中断续训

中断续训示例：
yolo task=detect mode=train model=runs/detect/train12/weights/last.pt epochs=500 imgsz=640 resume=True workers=2

其他：

cmd切换到对应的虚拟环境

conda info -eactivate ultralytics

test.py代码（查看pytorch是否支持GPU）：

#输入库import torch#查看版本print(torch.__version__)#查看gpu是否可用print(torch.cuda.is_available())#返回设备gpu个数print(torch.cuda.device_count())# 查看对应CUDA的版本号print(torch.backends.cudnn.version())print(torch.version.cuda)#退出pythonquit()

按比例移动制作自定义数据集代码：

import osimport randomfrom tqdm import tqdm# 指定 images 文件夹路径image_dir = "D:/zm/coco128/images"# 指定 labels 文件夹路径label_dir = "D:/zm/coco128/labels"# 创建一个空列表来存储有效图片的路径valid_images = []# 创建一个空列表来存储有效 label 的路径valid_labels = []# 遍历 images 文件夹下的所有图片for image_name in os.listdir(image_dir):    # 获取图片的完整路径    image_path = os.path.join(image_dir, image_name)    # 获取图片文件的扩展名    ext = os.path.splitext(image_name)[-1]    # 根据扩展名替换成对应的 label 文件名    label_name = image_name.replace(ext, ".txt")    # 获取对应 label 的完整路径    label_path = os.path.join(label_dir, label_name)    # 判断 label 是否存在    if not os.path.exists(label_path):        # 删除图片        os.remove(image_path)        print("deleted:", image_path)    else:        # 将图片路径添加到列表中        valid_images.append(image_path)        # 将label路径添加到列表中        valid_labels.append(label_path)        # print("valid:", image_path, label_path)# 遍历每个有效图片路径for i in tqdm(range(len(valid_images))):    image_path = valid_images[i]    label_path = valid_labels[i]    # 随机生成一个概率    r = random.random()    # 判断图片应该移动到哪个文件夹    # train：valid：test = 7:3:1    if r < 0.1:        # 移动到 test 文件夹        destination = "D:/sj/project/python/ultralytics/datasets/test"    elif r < 0.2:        # 移动到 valid 文件夹        destination = "D:/sj/project/python/ultralytics/datasets/valid"    else:        # 移动到 train 文件夹        destination = "D:/sj/project/python/ultralytics/datasets/train"    # 生成目标文件夹中图片的新路径    image_destination_path = os.path.join(destination, "images", os.path.basename(image_path))    # 移动图片到目标文件夹    os.rename(image_path, image_destination_path)    # 生成目标文件夹中 label 的新路径    label_destination_path = os.path.join(destination, "labels", os.path.basename(label_path))    # 移动 label 到目标文件夹    os.rename(label_path, label_destination_path)print("valid images:", valid_images)#输出有效label路径列表print("valid labels:", valid_labels)

参考：

Ultralytics YOLOv8 Docs（官方的说明文档）
Windows10系统pytorch、cuda11.0、cuDNN安装
cuda 和 cudnn 库的卸载与安装 - 知乎
Pytorch环境详细安装教程【Win10+CUDA升级11.6+cudNN+Anaconda3虚拟环境+pycharm】