1.配置环境
1.
首先去官网下载yolov8的zip
https://github.com/ultralytics/ultralytics
存放在我的目录下G:\bsh\yolov8
然后使用conda创建新的环境
bash
conda create -n yolov8 python=3.8
#然后激活环境
conda activate yolov8
然后安装pytorch,注意 ,pytorch1.10.1以后的版本才支持rtdetr.pt的两个权重文件。
bash
conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
安装 ultralytics
bash
pip install ultralytics
(然后我需要降低pillow的版本来适配我的pytorch,因为报错ImportError: DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块。
:解决方法参考附录1,如果你们不需要请略过)
然后下载官网的权重文件:
https://github.com/ultralytics/assets/releases
这里我下载了一堆进行测试:
然后照一张图片进行测试,
可以参考官方文档
https://docs.ultralytics.com/modes/predict/#inference-arguments
自己照一张图片,放在G:\bsh\yolov8\datademo\bug.jpg
里边
bash
yolo detect predict model=weights/yolov8n.pt source=datademo\bus.jpg
运行结果如下图:
再拿一张自己随便拍的做测试,只能说种类越来越多了,之前yolov5那好像没有鼠标垫?
ps:
检测目录设置成文件夹就行。遍历文件夹里的所有文件进行检测。
bash
yolo detect predict model=weights/yolov8n.pt source=datademo
顺便附上yolov8支持的检测参数
bash
Usage - sources:
$ yolo mode=predict model=yolov8n.pt source=0 # webcam
img.jpg # image
vid.mp4 # video
screen # screenshot
path/ # directory
list.txt # list of images
list.streams # list of streams
'path/*.jpg' # glob
'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube
'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream
Usage - formats:
$ yolo mode=predict model=yolov8n.pt # PyTorch
yolov8n.torchscript # TorchScript
yolov8n.onnx # ONNX Runtime or OpenCV DNN with dnn=True
yolov8n_openvino_model # OpenVINO
yolov8n.engine # TensorRT
yolov8n.mlpackage # CoreML (macOS-only)
yolov8n_saved_model # TensorFlow SavedModel
yolov8n.pb # TensorFlow GraphDef
yolov8n.tflite # TensorFlow Lite
yolov8n_edgetpu.tflite # TensorFlow Edge TPU
yolov8n_paddle_model # PaddlePaddle
测了刚才一圈,这些模型,除了yolov_nas的三个模型,都可以正常使用,据作者说暂时不打算加入yolo-NAS,那不知道为什么会有推理的模型,好奇怪
我还意外发现,yolov8s可以检测到键盘,其他的不行
2.训练自己的数据集
正在更新ing
2023年8月11日
还是使用yolov5准备的数据集,准备方法可以看我之前的文章
然后运行代码:
bash
yolo task=detect mode=train model=weights/yolov8s.pt data=./data/datazaoj1.yaml batch=4 epochs=50 imgsz=640 workers=4 device=0
这里要把batch和worker调小,因为我的GTX 1060的显卡只有6G的显存,不然 就会电脑死机,记得,训练的过程中,不要打开谷歌浏览器,这玩意占用内存太多了,很容易导致训练失败。
附录1
1.pillow库报错
bash
ImportError: DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块。
(yolov8) PS G:\bsh\yolov8> pip show pillow
Name: Pillow
Version: 9.3.0
看出,报错是因为pillow版本过高,直接安装8.0版本即可
bash
pip install pillow==8.0
2.yolo_nas测试问题
安装pip install super_gradients之后还是报错LooseVersion = distutils.version.LooseVersion
AttributeError: module 'distutils' has no attribute 'version'
然后又安装的pip install setuptools==59.5.0