yolov8.1超简单环境搭建、标注、训练、转onnx、转输出维度

1.显卡驱动查看

nvidia-smi

2.yolo源码与模型

https://hub.nuaa.cf/ultralytics/ultralytics
https://github.com/ultralytics/ultralytics

3.anaconda

https://www.anaconda.com/download

https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe // mini
环境变量:
C:\ProgramData\miniconda3
C:\ProgramData\miniconda3\Scripts
C:\ProgramData\miniconda3\Library\bin

4.创建python环境

conda create -n yolo python==3.8
查看现有环境
conda env list
激活环境
conda activate yolo
激活失败
conda init cmd.exe
删除环境
conda env remove -n yolo

5.安装库
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install ultralytics==8.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install onnx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install onnxsim -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
(最新的yolo8改用默认GPU版的onnxruntime,要安装一下下面的库,否则ONNX转换会有警告)
pip install onnxruntime-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

修改输出维度
gitub镜像下载地址:https://hub.nuaa.cf/shouxieai/infer
python v8trans.py best.onnx

推理检测
yolo predict model=yolov8n.pt source=4.png

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