Anolis 安装 Conda 和 YoloV8

缺乏、安全感 2024-02-17 09:35 52阅读 0赞

#### Anolis 安装 Conda 和 YoloV8 ####

*  一 Conda 和 YoloV8 安装
 *   *  1.Conda 下载与安装
     *  2.YoloV8 安装
 *  二.测试

## 一 Conda 和 YoloV8 安装 ##

## 1. anolis 安装 cv2 依赖库
    yum install -y mesa-libGL.x86_64
    ## Anaconda
    https://repo.anaconda.com/archive/
    ## 重启终端查看版本
    conda --version
    ## 创建环境并安装 Python（conda env remove -n yolov8）
    conda create -n yolov8 python=3.10
    ## 激活环境
    conda activate yolov8
    ## 安装 yolov8
    pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    ## 导入测试
    python
    from ultralytics import YOLO

### 1.Conda 下载与安装 ###

下载 Conda 安装脚本并安装，安装时按提示选择 Y 即可

![在这里插入图片描述][a76a77af77da4147906dfd5bb222505d.png]

查看版本 conda --version

![在这里插入图片描述][cac5117e85254fc88c1c73f8ed77c95a.png]

### 2.YoloV8 安装 ###

创建环境并安装 Python

![在这里插入图片描述][98d80bea7071481ea5efba4656abd4bd.png]

安装 yolov8

![在这里插入图片描述][8886b8fe28d249b6b3622c4a4e291e23.png]

引入 YOLO 测试，不报错即表示安装成功

![在这里插入图片描述][2e96749503244be2b03a7d1673e9b360.png]

## 二.测试 ##

[ultralytics 官网][ultralytics]

![在这里插入图片描述][70be8cf87d0d433eacb10c7e53518816.png]

测试代码

from ultralytics import YOLO
    
    # Create a new YOLO model from scratch
    # 配置文件目录 /root/anaconda3/envs/yolov8/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/cfg/models/v8/
    model = YOLO('yolov8n.yaml')
    
    # Load a pretrained YOLO model (recommended for training)
    model = YOLO('yolov8n.pt')
    
    # Train the model using the 'coco128.yaml' dataset for 3 epochs
    results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=3)
    
    # Evaluate the model's performance on the validation set
    results = model.val()
    
    # Perform object detection on an image using the model
    results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg')
    
    # Export the model to ONNX format
    success = model.export(format='onnx')

配置文件目录

![在这里插入图片描述][7656e34f378043398604f822c3bc03ed.png]

测试代码

## 1.读配置
    model = YOLO('yolov8n.yaml')
    ## 2.加载模型（首次加载需下载）
    model = YOLO('yolov8n.pt')
    ## 3.识别
    model.predict('bus.jpg',save=True)

读配置

![在这里插入图片描述][d46c0ef7d9f044ed82df549fe53b6101.png]

加载模型（首次加载需下载，非常容易失败，可以先下载好放到指定位置，然后加载）

![在这里插入图片描述][7d9d58ef3cd24489836450a1bc653bb0.png]

model = YOLO('/home/yolov8n.pt')
    model.predict('/home/bus.jpg',save=True)

![在这里插入图片描述][a10d86d4591041b0aaba1c6054f4ddc5.png]

原图（图片侵删）

![在这里插入图片描述][ddd7385d3ba84226a50d29b62977f8c7.png]

结果图 /root/runs/detect/predict/

![在这里插入图片描述][0dcb26bee716422880b90c8d247ce723.png]

![在这里插入图片描述][35454bc453984e15aa289c4ce097c0ca.png]

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[ultralytics]: https://docs.ultralytics.com/quickstart/#use-ultralytics-with-python
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