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一、yolov8环境搭建

1. 安装miniconda环境

地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda
选择Python3.8版本

最好安装在C盘
勾选自动添加环境变量

***以下操作安装过程中关闭代理软件 ***

2. 创建虚拟环境

conda create -n yolov8 python=3.8

3. 激活环境

conda activate yolov8

4. 设置清华安装源

pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5. 安装pytorch

官网地址：https://pytorch.org/

# AMD显卡
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

6. 安装ultralytics

6.1 GitHub官网将yolov8项目下载到本地，https://github.com/ultralytics/ultralytics
6.2 进入项目， 输入命令-e代表项目可编辑

pip3 install -e .

如下图代表安装完成

7. 预测脚本

yolo detect predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/bus.jpg'

系统会自动下载yolov8n.pt模型，如果下载失败，手动复制控制台链接到浏览器中下载，然后把文件复制到项目根目录下

二、训练数据集

1. 修改全局配置文件，设置训练数据路径

文件路径：C:\Users\18770\AppData\Roaming\Ultralytics\settings.yaml
数据集一般放在项目目录下的datasets文件夹中， 但是yolov8模式放在项目的同一级，所以我们需要修改路径

2. Kaggle官网下载训练数据集：https://www.kaggle.com/

注册用edge浏览器

3. 下载数据放在datasets\safehat

4. safehat.yaml

5. 训练数据

python demo_safehat_train.py

6. 训练结果

7. 测试训练的模型

将训练结果中 weights/best.pt文件复制出来到demo文件夹中