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Python3 YOLOv8 体验

时间:2024-04-13 12:44:22浏览次数:35  
标签:onnx ultralytics YOLOv8 https 体验 pip model com Python3

参考

环境

环境 版本 说明
Windows Windows 10 专业版 22H2 19045.4170
VS Code 1.88.1
Git客户端 2.43.0.windows.1
Python 3.12
pip 3.12
ultralytics 8.1.47 pip 包
torch 2.2.2 pip 包
torchaudio 2.2.2 pip 包
torchvision 0.17.2 pip 包
onnx 1.16.0 pip 包

正文

  1. 安装 python3

  2. 设置pip源: pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  3. 安装yolov: pip install ultralytics

  4. 安装torch,https://pytorch.org/get-started/locally/

    pip3 install torch torchvision torchaudio
    

    image

  5. 设置git命令终端代理:(需要先打开梯子,并且本地端口对应,不明白梯子或者如果没有梯子就跳过这一步)

    git config --global http.proxy 127.0.0.1:7890
    git config --global https.proxy 127.0.0.1:7890
    
  6. 修改注册表,win+r 打开运行,输入regedit ,进入注册表找到:Computer\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem,修改 LongPathsEnabled=1
    image

  7. 执行;pip install --no-cache "onnx>=1.12.0"

  8. 尝试运行(所有本文章内的文件都会自动去下载,所以只需要下面这部分代码就可以尝试体验)
    代码是演示了完整流程:创建模型/加载模型/训练模型/评估/检测/导出onnx模型

    from ultralytics import YOLO
    
    # Create a new YOLO model from scratch
    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')
    

标签:onnx,ultralytics,YOLOv8,https,体验,pip,model,com,Python3
From: https://www.cnblogs.com/xiaqiuchu/p/18132703

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