快速体验
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创建一个简单的YOLOv8入门教程项目，包括以下内容：1. 如何下载和安装YOLOv8；2. 使用预训练模型进行简单的目标检测；3. 解读检测结果。代码应尽可能简洁，附带详细的步骤说明和示例图片。 - 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在学习目标检测技术，YOLOv8作为当前最先进的模型之一，对新手非常友好。下面记录我的学习过程，从下载到跑通第一个检测demo的全流程，希望能帮到同样刚入门的朋友。
1. 环境准备与安装
YOLOv8支持pip直接安装，对硬件要求也不高，普通带显卡的电脑就能跑。关键是要先配好Python环境：
- 推荐Python 3.8以上版本，用conda或venv创建虚拟环境
- 安装PyTorch（官方建议1.8+版本），注意选择对应CUDA版本
- 一行命令安装ultralytics包：
pip install ultralytics
安装过程遇到网络问题可以换国内源，实测十分钟内就能完成全部依赖的安装。
2. 模型下载与加载
YOLOv8的预训练模型会自动下载，首次使用时执行检测代码就会触发下载流程：
- 导入YOLO类：
from ultralytics import YOLO - 加载模型：
model = YOLO('yolov8n.pt')# n表示nano轻量版
模型文件默认保存在用户目录下，下次使用无需重复下载。官方提供多种尺寸的模型（n/s/m/l/x），根据设备性能选择即可。
3. 运行目标检测
用现成图片测试检测效果最直观，这里演示三种常用方式：
- 单张图片检测：
results = model('test.jpg') - 视频流检测：
results = model.predict(source='video.mp4', show=True) - 实时摄像头检测：
results = model.predict(source=0, show=True)
检测结果会自动显示标注框和置信度，控制台还会打印详细的检测信息。
4. 结果解读与优化
输出结果包含多个维度的信息：
- 边界框坐标（xywh格式）
- 类别ID和名称（COCO数据集80类）
- 置信度分数（0-1之间）
遇到检测不准的情况时，可以：
- 调整conf参数过滤低置信度结果
- 换用更大尺寸的模型（如yolov8x.pt）
- 对特定场景进行微调训练
整个过程在InsCode(快马)平台的Jupyter环境里跑通特别方便，不用折腾本地环境配置。他们的GPU实例加载模型速度很快，还能直接分享可交互的笔记本给其他人。
作为初学者，建议先用官方预训练模型熟悉流程，之后再尝试自定义数据集训练。YOLOv8的文档很完善，遇到问题查GitHub issue基本都能找到解决方案。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
