YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，鉴于Yolov5的良好表现，Yolov8在还没有开源时就受到了广泛关注。下面来看看怎么样让小白也能快速用上yolov8。
搭建yolov8环境
所需软件：
Windows10; Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64;
pytorch;YOLOV8
新建yolov8环境，选择python3.8，名称yolov8
安装ultralytics
pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装Pytorch
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
测试yolov8是否安装成功
yolo predict model='./weights/Classification/yolov8n-cls.pt' source='./ultralytics/assets/' save_txt save_conf
出现这个结果表示，安装成功！
训练yolov8-DET目标检测
标注图片
labimg标注
训练模型
yolov8中训练参数集中在这个配置文件中，按照需要修改，龙哥编写了一键生成配置文件的程序，不用手动设定，一键即可进行训练
训练指令
CALL d:\Anaconda3\Scripts\activate.bat d:\Anaconda3\envs\yolov8
yolo cfg=train.yaml
导出模型
CALL d:\Anaconda3\Scripts\activate.bat d:\Anaconda3\envs\yolov8
yolo cfg=export.yaml
labview调用yolov8模型
yolov8除了det目标检测外，还有分类，分割，旋转目标检测，龙哥为大家录制了小白都能学废的yolov8系列课程，如有需要可以添加文末助教小姐姐咨询。
课程详情
亮点：
①yolov8精度领先于目前所有yolo系列模型
②课程包含YOLOV8分类模型（CLS）目标检测（DET）旋转目标检测（OBB）分割模型（SEG），四合一，非常超值。
③LabVIEW调用yolov8一站式教程，没有任何深度学习基础的学员也能快速上手掌握。
内容：视频+Labview源码（注意仅提供CPU模型调用的dll以及labview源码，不提供c++源码）
课程内容：
①yolov8cls分类模型
1.环境搭建
2.标注图片
3.训练模型
4.导出模型
5.labview-CPU调用yolov8cls
②yolov8det目标检测模型
1.环境搭建
2.标注图片
3.训练模型
4.导出模型
5.labview-CPU调用yolov8det
③yolov8obb旋转目标检测模型
1.环境搭建
2.标注图片
3.训练模型
4.导出模型
5.labview-CPU调用yolov8obb
④yolov8seg分割模型
1.环境搭建
2.标注图片
3.训练模型
4.导出模型
5.labview-CPU调用yolov8seg
课程精彩截图
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