在用yolov8做数据训练自己的数据时发现，这样一个错误，困扰了我很久。报错的原因是数组的问题，我查了一下百度，说是定义数组的问题，之后我就慌的一批，这个源包这么多，该去哪排查。raceback(mostrecentcalllast):File"d:\jiaotong\ultralytics-8.1.0\mytrain.py",line10,

研究了这么久的yolo姿态算法终于入门啦！！！！那么接下来由我带领大家进入yolo世界，首先安装软件，需要vscode，python以及Anaconda（它的下载路径不能有中文）。具体安装方法搜一下就有了，本文不详细介绍喽。还需要到网站去下载开源代码，当然你也可以进我主页找到对应资源包去下载。代码网址：Gi

1、安装VisualStudio，勾选C++和Python负荷 2、安装CUDA|Pytorch|Python这三者之间的版本关系很重要详情参考：Pycharm搭建CUDA，Pytorch教程（匹配版本，安装，搭建全保姆教程）_cuda12.3对应的pytorch版本-CSDN博客3、下载ultralytics所有代码进行修改（https://github.com/ultralyt

这个错误还算是比较冷门当是又不是太容易发现，在报错出来的时候容易被最后面的提醒误解，我的报错提示如下：RuntimeErrorTraceback(mostrecentcalllast)InputIn[11],in<module>6model=YOLO('./yolov8.yaml').load('./yolov8n.pt

验证代码：fromultralyticsimportYOLOpath="E:/resource/yolo8_all/ultralytics-main/"#训练后进行验证model=YOLO(path+"runs/detect/train11/weights/best.pt")metrics=model.val(data=path+"data_NEUDET.yaml")#自动评估训练的数据 参考链接

一、引子CV做了这么多年，大多是在固定的数据集上训练，微调，测试。突然想起来一句话，Ihaveadream！就是能不能不用再固定训练集上捣腾，也就是所谓的开放词汇目标检测（OVD）。偶尔翻翻AI新闻，发现现在CV领域有在卷开集目标检测的趋势。刚好翻到，YOLO-World这一开源项目。OK，让我们开始吧。二

1.配置运行环境在终端安装streamlit和ultralytics两个库streamlit库的安装命令：pipinstallstreamlit==1.22.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleultralytics库的安装命令：pipinstallultralytics-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2.运行可视化界面（1

参考https://blog.csdn.net/Pan_peter/article/details/130465041(参考教程)https://wwwf.lanzout.com/iCY5N0uhltdg（car.pt已下载）https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/2046（可视化参数问题）https://cloud.tencent.com/developer/article/2214890（中文乱码问

参考https://docs.ultralytics.com/zh/quickstart/#use-ultralytics-with-pythonhttps://pytorch.org/get-started/locally/https://www.zhihu.com/question/275575243https://github.com/onnx/onnx/issues/5773https://stackoverflow.com/questions/72352528/how-to-fix-

目录1.环境配置2.数据集获取2.1网上搜索公开数据集2.2自制数据集2.2.1Labelimg安装2.2.2Labelimg使用2.3数据集转换及划分2.3.1数据集VOC格式转yolo格式2.3.2数据集划分3.训练模型3.1创建data.yaml3.2训练模型4.模型测试5.可视化界面分为4部分，

一、前言记录时间[2024-4-9]系列文章简摘：YOLOv8模型的简单测试，Windows环境下安装部署（Python+PyTorch+Conda+cpu+CLI）YOLOv8模型的简单测试2，PyCharm集成开发环境安装使用（Windows+Python+PyTorch+Conda+cpu）Win11中安装虚拟化软件VMware，以及Linux虚拟机的详细安装

https://zhuanlan.zhihu.com/p/679179913 计算机视觉研究院主要涉及AI研究和落地实践，主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。研究院每日分享最新的论文算法新框架，提供论文一键下载，并分享实战项目。研究院主要着重”技术研究“和“实践落

纯干货！！！从零开始训练模型一、环境的安装1.下载安装GIT​###如果已经安装GIT则请跳过​###本文档所有有下划线的都可以Ctrl+鼠标左键直达连接，如果加载不出来请使用科学多试几次。​###下载这个软件是一方面是为了下载ultralytics##标题包，下载这个包有很多种路径，可以

1.进入服务器官网后注册并登录https://www.autodl.com/home2.根据实际情况进行选择3.进行配置4.进入yolov8环境中5.进入终端在ultralytics文件夹下使用pythontrain_v8.py命令即可运行测试用例

可编辑模式下安装python包一般情况下,我们使用的是pipinstallpkg来完成包的安装,默认的安装的目标目录在site-packages下,这种情况非常适合我们引用某些成熟包.如果我们想要给github某个项目贡献PR,或者仅仅要魔改一下某个项目,可以使用editable模式来安装.edit

参考文档:https://docs.ultralytics.com/modes/predict/#working-with-resultshttps://zhuanlan.zhihu.com/p/655162922https://thinkinfi.com/motorcycle-helmet-detection-using-deep-learning/示例说明关于yoloruntimesettings.yaml对训练过程的干扰yolosettings.y

创建python环境下载并安装miniconda安装包,注意miniconda和python版本对应关系,不要选择python最新的版本,以免yolo或pytorch不能兼容最新版python.这里到安装到C:\miniconda3配置conda环境,修改conda配置文件内容,文件名为C:\Users\myuser\.condarcpy虚拟环

YOLOV8命名不同于V5系列，V8不强调yolo这一模型，更加强调其框架属性，所以V8在github上的项目名为 ultralytics。所以在下载代码时不要怀疑，就是这个地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics下边写基于V8模型做分类的方法数据集部分分类模型的数据集与V5的检测或分割最大的不用

一、YOLO简史YOLO(YouOnlyLookOnce)，由华盛顿大学的JosephRedmon和AliFarhadi开发的流行目标检测和图像分割模型，于2015年推出，由于其高速和准确性而迅速流行。从YOLOv2-YOLOv7不断优化升级，YOLOv8是Ultralytics的YOLO的最新版本。作为一种前沿、最先进(SOTA)的模型，YOLOv8在

前言 YOLO是YouOnlyLookOnce(你只看一次)的缩写，它具有识别图像中的物体的非凡能力，在日常应用中会经常被使用。所以本文将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。本文转载自DeephubImba作者：auliyafirdaus仅用于学术分享，若侵权请联系删

1.在GitHub上下载YOLOv8源码和预训练模型源码：https://github.com/Ahqiu1/YOLO-v8预训练模型：https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt2.配置YOLOv8运行的环境打开终端输入condacreate-nyolov8python=3.9.13新建名为yolov8的新环境，p

YOLO是YouOnlyLookOnce(你只看一次)的缩写，它具有识别图像中的物体的非凡能力，在日常应用中会经常被使用。所以在本文中，我们将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。Python有几个web框架，其中最突出的两个是Flask和FastAPI。Flask是一个轻

yolov8可以直接在命令行中使用，直接去下源码使用即可：https://github.com/ultralytics/ultralytics有关于分割的技术问档：https://docs.ultralytics.com/tasks/segment/ 数据集的整理方式与yolov5相同 在ultralytics/cfg/datasets中更改训练需要的yaml文件，修改为自己数据集的

官网https://github.com/ultralytics/ultralytics教程https://gitcode.net/mirrors/ultralytics/ultralytics?utm_source=csdn_github_accelerator Pip安装ultralytics包，包括使用PyTorch>=1.8的Python>=3.8环境中的所有要求。1创建环境condacreate-npy38-yolov8p

datasetYOLO会自动将…/datasets/dataset_new/images/train/1.jpg中的/images/替换成/labels/以寻找它的标签，如…/datasets/dataset_new/labels/train/1.txt0:perso