一、介绍

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是 YOLO 系列的最新迭代，由 Ultralytics 公司在 2023 年 1 月 10 日开源。作为 YOLO 系列的最新版本，YOLOv8 在多个方面进行了改进，使其在目标检测、实例分割和图像分类等任务上表现出色。

🚀️ 🚀️ 系统：Ubuntu系统，显卡：3090，显存：24G，cuda11.8🚀️ 🚀️

❤️ 特别提示：使用显卡3060也可以

二、基础环境

• 查看系统是否有Miniconda3的虚拟环境
  conda -V
  如果输入命令没有显示Conda版本号，则需要安装。

2.更新系统命令

输入下列命令将系统更新及系统下载

apt-get update && apt-get install ffmpeg libsm6 libxext6  -y

3.下载模型

输入下列命令对yolov8模型进行下载同时进入项目中

git clone https://gitclone.com/github.com/ultralytics/ultralytics.git

4.创建虚拟环境

• 创建名称为yolov8的环境

conda create -n yolov8 python=3.8

• 激活“yolov8"虚拟环境

conda activate yolov8

5.下载依赖包

输入下列命令：

pip install ultralytics

下载时间会很长，耐心等待，直到出现“Successfully”开头的下载结果

6.推理

输入下列命令进行推理：

yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

所缺失的图片和权重文件运行时会自动下载

查看推理结果：

7.部署web端

此界面由本人改写，比较简洁，在本地运行 gradio 应用程序，使用下列命令运行项目呈现模型的成功界面

下载gradio

pip install gradio

运行界面：

python gradio_app.py

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