YOLOv8实例分割训练：从零到精通

在开始之前，请确保您的计算机已经安装了Python和Anaconda。Anaconda是一个流行的Python发行版，包含了大量科学计算和数据分析所需的库。您可以从Anaconda官网下载并安装最新版本的Anaconda。
一旦安装完成，打开Anaconda Navigator并创建一个新的环境（例如：YOLOv8），以便隔离不同项目所需的环境。在终端中运行以下命令来创建新环境并激活它：

conda create -n YOLOv8 python=3.8
conda activate YOLOv8

接下来，我们将安装PyTorch和YOLOv8所需的依赖包。首先，安装PyTorch。由于YOLOv8需要CUDA 11.6或更高版本，因此请根据您的计算机上安装的CUDA版本选择相应的PyTorch版本进行安装。
对于CUDA 11.6：

pip install torch==1.12.0+cu116 torchvision==0.13.0+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

对于CUDA 11.3：

pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

PyTorch版本应确保为1.12.0+。
接下来，安装YOLOv8所需的依赖包ultralytics。只需运行以下命令即可：

pip install ultralytics

ultralytics包高度集成了YOLOv8，让您轻松上手。
现在，我们来准备数据集。为了使演示更加简单，您可以从YOLO系列的数据集中选择一份现成的数据集进行使用。确保数据集文件放置在YOLOv8项目的根目录下，并在data.yaml文件中指定相应的路径。您可以使用YOLOv5的数据集，因为它们与YOLOv8兼容。数据集的yaml文件应遵循YOLOv5的格式，但也可以沿用其他格式。请确保您的数据集格式正确并放置在正确的位置。
接下来，打开PyCharm并导入YOLOv8环境。在PyCharm中打开项目，并导航到ultralytics/cfg/default.yaml文件。按照路径找到default.yaml文件，并根据需要进行配置。您可以根据需要选择任务类型（检测、分类或分割），模式（训练、验证或预测），模型类型（yolov8n.pt或yolov8n.yaml），以及数据集文件名。确保将数据集文件名填写正确。配置完成后，保存文件并关闭YAML编辑器。
现在，打开PyCharm的终端，并输入以下命令以开始训练过程：

yolo cfg=ultralytics/cfg/default.yaml train

如果您需要进行验证或推理，请根据需要进行相应更改。例如，将命令中的train替换为val以进行验证，或使用推理命令进行推理操作。请注意，您需要将yolo cfg=后面的路径替换为您实际使用的YAML文件的路径。
训练完成后，您可以使用推理命令对新的图像进行推理操作。在终端中输入以下命令：

yolo cfg=ultralytics/cfg/default.yaml detect <image_path>

将<image_path>替换为您要推理的图像的路径。执行命令后，YOLOv8将输出检测结果并显示在终端中。