适合小白的超详细yolov8环境配置+实例运行教程，从零开始教你如何使用yolov8训练自己的数据集
为了配置yoloV8环境，需要进行以下步骤： 1. 安装CUDA和cuDNN 2. 安装OpenCV 3. 克隆yoloV8的github仓库 4. 构建darknet库 5. 下载预训练权重并进行测试 其中，步骤1和2需要根据自己的系统和环境进行相应的安装配置。 以下是在Ubuntu 18.04系统上的yoloV8环境配置步骤： 1. 安装CUDA和cuDNN 首先需要安装NVIDIA的驱动程序。可以在NVIDIA官网下载对应版本的驱动程序，然后执行以下命令安装： ``` sudo apt install ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run ``` 安装完驱动程序后，就可以安装CUDA了。可以在NVIDIA官网上下载对应版本的CUDA，然后执行以下命令安装： ``` sudo sh cuda_xx.xx.xx_linux.run ``` 安装完CUDA后，还需要安装cuDNN库。同样可以在NVIDIA官网上下载对应版本的cuDNN，然后解压文件，并将文件拷贝到CUDA的安装目录下： ``` tar -xzvf cudnn-xx.xx-linux-x64-vx.x.tgz sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/ ``` 2. 安装OpenCV 可以使用以下命令安装OpenCV： ``` sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv ``` 3. 克隆yoloV8的github仓库 执行以下命令克隆yoloV8的github仓库： ``` git clone https://github.com/developer0hye/YOLOv8.git ``` 4. 构建darknet库 进入到YOLOv8目录下，执行以下命令构建darknet库： ``` cd YOLOv8/darknet/ make ``` 5. 下载预训练权重并进行测试 下载预训练权重： ``` wget https://github.com/developer0hye/YOLOv8/releases/download/v1.0/yolov8.weights ``` 使用以下命令测试： ``` ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov8.cfg yolov8.weights data/dog.jpg ```