yolov8 框架自带模型体验功能

简介

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务。

YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。在图像检测识别领域yolov8和yolov5是使用较多的两款框架，兼顾精度和速度。

本文讲解yolov8自带的一个实时目标检测页面的使用。页面如下，可以在页面上体验yolov8上所有的模型，包括目标检测、分类、分割、姿态、定向框。

安装

1. 创建虚拟环境

conda create --name yolov8 python=3.10 -y

conda activate yolov8

2. 安装pytorch

conda install pytorch2.2.0 torchvision0.17.0 torchaudio==2.2.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

由于numpy版本会导致报错，需要降低numpy版本

conda install numpy==1.26.2

3. 下载工程

git clone --branch v8.2.103 https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

使用 --branch v8.2.103 选择yolov8版本

4. 安装工程

pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5. 测试推理

yolo predict model=yolov8n.pt source=‘ultralytics/assets/zidane.jpg’ device=0

yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/zidane.jpg' device=0
Ultralytics YOLOv8.2.103 🚀 Python-3.10.16 torch-2.2.0 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11004MiB)
YOLOv8n summary (fused): 168 layers, 3,151,904 parameters, 0 gradients, 8.7 GFLOPsimage 1/1 /nfs/user_home/lijinkui/projects/ultralytics/ultralytics/assets/zidane.jpg: 384x640 2 persons, 1 tie, 86.8ms
Speed: 7.0ms preprocess, 86.8ms inference, 209.4ms postprocess per image at shape (1, 3, 384, 640)
Results saved to runs/detect/predict
💡 Learn more at https://docs.ultralytics.com/modes/predict

推理结果在：Results saved to runs/detect/predict

到此为止就说明yolov8安装没有问题了。

训练

使用官方数据测试训练：

yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 imgsz=640

页面展示

yolov8自带一个推理的前端页面，下面说明开启的步骤。

首先使用 yolo help 这个命令查看yolo的帮助信息

(yolov8) lijinkui@node07:~/$ yolo helpArguments received: ['yolo', 'help']. Ultralytics 'yolo' commands use the following syntax:yolo TASK MODE ARGSWhere   TASK (optional) is one of {'segment', 'detect', 'classify', 'pose', 'obb'}MODE (required) is one of {'predict', 'val', 'train', 'export', 'track', 'benchmark'}ARGS (optional) are any number of custom 'arg=value' pairs like 'imgsz=320' that override defaults.See all ARGS at https://docs.ultralytics.com/usage/cfg or with 'yolo cfg'1. Train a detection model for 10 epochs with an initial learning_rate of 0.01yolo train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 lr0=0.012. Predict a YouTube video using a pretrained segmentation model at image size 320:yolo predict model=yolov8n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=3203. Val a pretrained detection model at batch-size 1 and image size 640:yolo val model=yolov8n.pt data=coco8.yaml batch=1 imgsz=6404. Export a YOLOv8n classification model to ONNX format at image size 224 by 128 (no TASK required)yolo export model=yolov8n-cls.pt format=onnx imgsz=224,1285. Explore your datasets using semantic search and SQL with a simple GUI powered by Ultralytics Explorer APIyolo explorer data=data.yaml model=yolov8n.pt6. Streamlit real-time webcam inference GUIyolo streamlit-predict7. Run special commands:yolo helpyolo checksyolo versionyolo settingsyolo copy-cfgyolo cfgDocs: https://docs.ultralytics.comCommunity: https://community.ultralytics.comGitHub: https://github.com/ultralytics/ultralytics

可以看到yolo出来训练，推理等任务之后还有两个功能，分别是5和6。其中6就是一个可以在前端推理的功能。

启动推理功能，这里需要魔法，从github下载推理模型。或者下载好放在跟目录下也行

yolo streamlit-predict

打开浏览器页面

参数包括：

• Video: 选择推理源摄像头或视频
• Model: 选择模型，yolov8的所有模型都能选择，包括检测、分类、分割、姿态、角度，甚至yolo-word
• Classes: 选择推理的类别
• 下面还有置信度控制。

点击Start就可以看到推理结果了。

演示视频

检测：

录屏_选择区域_20250418164111

分割：

录屏_选择区域_20250418164208

姿态：

录屏_选择区域_20250418164304

角度：

录屏_选择区域_20250418164359