【7】基础入门篇 | YOLOv8 项目【训练】【验证】【推理】最简单教程 | YOLOv8必看 | 最新更新，直接打印 FPS，mAP50，75，95

YOLOv8 项目：从入门到精通的实战指南

引言

YOLOv8作为目标检测领域的新秀，凭借其出色的性能和易用性，迅速成为了研究者和工程师的首选。本文将以最简单的方式，带您从零开始，掌握YOLOv8的训练、验证、推理等全流程，并提供详细的代码示例和解释。

一、环境配置

• 系统: Ubuntu 20.04 LTS 或更高版本。
• GPU: NVIDIA GPU（建议显存4GB以上）。
• CUDA Toolkit: 根据GPU型号安装对应版本。
• cuDNN: 安装与CUDA版本对应的cuDNN。
• Anaconda: 创建虚拟环境，安装PyTorch、torchvision、torchaudio、CUDA Toolkit、cuDNN等依赖。
• YOLOv8: 克隆YOLOv8仓库，并安装requirements.txt中的依赖。

二、数据集准备

• 数据收集:
  • 图像/视频来源：自行拍摄、公开数据集、网络爬取等。
  • 数据质量：图像清晰，目标物体完整，且具有多样性。