YOLO v8 环境搭建

1. Anaconda3安装：

• 下载：anaconda download
  默认：
  
  安装到根目录下：
  
  默认：
  
  下面一路默认，直至安装完成。

2. 安装VScode并在vscode中配置anaconda

• 安装，我有vscode所以不用重新安装了，去官网安装即可。
• 配置anaconda
  • Vscode中使用Ctrl+P打开搜索
  • 搜索栏里输入：>select interpreter
  • 找到自己想要的anaconda路径下来的python.exe，如果找不到的话自己去anaconda的安装路径下把python.exe的路径复制过来。 最好等确定了anaconda虚拟环境后再来做这个工作，不然基于虚拟环境的python在这里也用不了。
  • （ 终端最好使用anaconda自带的终端，因为可以在anaconda建立虚拟环境，使用的python环境也是基于虚拟环境的）
    

3. 配置镜像源：

• pip配置镜像源（这里是清华镜像源）

//复制到终端执行，或者复制到anaconda的终端运行
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 检查配置是否OK
  • 只要终端输出pip.ini就装好了
    
  • 去文件管理器路径下输入%APPDATE%，找到pip.ini的文件，记事本打开，看是否是我们使用的源。
    
• conda配置镜像源：

  • 在终端输入conda config --set show_channel_urls yes,执行后会在用户里面生成一个后缀名为.condarc的文件
    

  • 使用记事本打开，复制以下镜像源并保存

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

//上述完成后，在终端清除索引缓存，保证用的是镜像索引
conda clean -i

4. 安装pytorch

• 创建conda虚拟环境
  因为在创建虚拟环境的时候会顺带下载一个python,所以接下来在虚拟环境里面写的一切代码其实都是在虚拟环境的python中
  虚拟环境python请指定3.9！！！
  虚拟环境python请指定3.9！！！
  虚拟环境python请指定3.9！！！

//查看安装的conda包
conda list
//查看已有的conda环境
conda env list
//查看conda版本
conda --version
//查看conda信息
conda info
//python创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=x.x
//删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name --all
//激活环境
conda activate your_env_name

• 在线安装：我的电脑没有显卡，所以选择CPU加速安装,在终端输入如下命令：
  (有坑，这里不要去带版本，网上教程要求的版本可能你看到的时间已经不适用于你现在的python了)
  (conda install pytorch== 1.8.1 torchvision== 0.9.1 torchaudio== 0.8.1 cpuonly -c pytorch)
  (指定pyhon版本3.9，并用这个版本安装pytorach:conda install pytorch== 1.8.1 torchvision== 0.9.1 torchaudio== 0.8.1 cpuonly -c pytorch)

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

下载如图所示，选择Y就行：


因为是国内的源，下载速度还是很快的，完成会出现done。

• 若卡在solving environment或有其他问题(问题可能是python版本导致的)，可以选择从pytorch官网安装：
  • 下载：pytorch online downlaod
  • 选择版本，OS,package，等等信息，最后生成了一个command。
    
  • 将command复制到终端或者conda中下载（看你怎么选的package）；如下图,包很大,但是因为上面配置了镜像源，所以下起来还挺快（包特别大，下了个开头我心疼流量直接取消了）。
    
• 除了在线下载之后，还可以选择去镜像源离线下载，下载后用命令安装
  • 下载：pytorch offline downlaod
  • 查看自己处理器架构，在终端输入systeminfo，
  • 下载pytorch和torchivision和torchaudio包
  • 下载好后，终端输入cd 包位置
  • 输入安装命令conda install --offline pytorch包名
  • 输入安装命令conda install --offline torchvision包名
  • 输入安装命令conda install --offline torchaudio包名
  • 安装好后，在终端输入import torch和torch.cuda.is_available()，不管返回true或者false,不报错就证明装好了。

5. CV2安装
对于python3.9,CV2指定版本4.5.5，用pip install opencv-python-4.5.5

pip install opencv-python

6. YOLO v8代码库下载安装：
默认

pip install ultralytics  --user

7. yolo数据集
默认

pip install labelImg

• 终端敲labelImg使用
  • open:打开单张图片
  • open Dir:打开文件夹中的所有图片
  • Change Save Dir:更改标签存放路径
  • 格式选择yolo格式
    
    

8. yolo文件夹建立
yolo默认的文件夹建立方式尽量不要随便改名字,按如下层级和命名建立文件夹：

• dataset
  • images
    • test
    • train
    • val
  • labels
    • test
    • train
    • val

9. 标注/训练图片

• 原始图集放dataset-images里面。
  

• 启动LabelImg，找到图片路径
  

• 点击Change Save Dir选择保存标签的路径，保存标签路径为dataset-labels。
  

• 设置自动保存图片和标签
  

• （ 有坑：python版本太高会导致LabelLmg闪退，报错如下：）

TypeError: arguments did not match any overloaded call:
  drawLine(self, l: QLineF): argument 1 has unexpected type 'float'
  drawLine(self, line: QLine): argument 1 has unexpected type 'float'
  drawLine(self, x1: int, y1: int, x2: int, y2: int): argument 1 has unexpected type 'float'
  drawLine(self, p1: QPoint, p2: QPoint): argument 1 has unexpected type 'float'
  drawLine(self, p1: Union[QPointF, QPoint], p2: Union[QPointF, QPoint]): argument 1 has unexpected type 'float'

# 总体来说，就是python版本没有对应上导致闪退
# 解决方案，如下代码：
conda create -n labelimag python=3.9

conda create -n labelimag python=3.9
有坑：意味着上面的轮子都要重装，因为我上面的全是基于python3.11的！