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前言

yolov8的广泛使用，拉取yolov8源码工程，然后配置环境后直接运行，初步验证自己数据的检测效果，在数据集准备OK的情况下 需要信手拈来，以保证开发过程的高效进行。
本篇博客更注意为了方便自己使用时参考。顺便也记录下ubuntu下的一些简单的常用的操作。

1 ubuntu的相关命令

ubuntu关于账号的操作

1. 添加删除用户

   sudo adduser XXX       ## 新增用户
   sudo userdel -r XXX    ## 删除用户# 更改用户主目录
   # sudo usermod -d /target_dir/ username
   # sudo chown -R username target_dir/  #将文件夹所有权给该用户# sudo useradd -r -m -s /bin/bash username (-r root)
   # sudo passwd XXXX
   # sudo userdel -r username
   # deluser USER --remove-home --remove-all-files
   

2. 修改密码

   sudo passwd user
   

3. 查看所有用户

   grep bash /etc/passwd
   

4. 添加删除管理员权限

   sudo adduser username sudo
   sudo deluser username sudo
   

ubuntu下磁盘信息查看

1. 查看硬盘容量

   df -h                              ## 查看硬盘容量
   du -h --max-depth=1         ## 查看当前路径文件夹大小
   

2. 查看文件夹详细信息

   ls -l
   ls -al
   

3. 统计文件夹中文件数量

   ls -l | grep "^-" | wc -l
   

4. 查看显卡占用

   nvidia-smi           # 显示PID
   ps -f -p 26359     # 查询PID
   

2 安装Anaconda

官网上下载不流畅，清华镜像丝滑下载（官方通知不更新 但够使用），链接为
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ mini版本，都能正常使用。
 
个人选择miniconda安装，下载【Miniconda3-4.7.12-Linux-x86_64.sh】

chmod +x Miniconda3*.sh
bash Miniconda3*.sh1 按 enter 键2 输入yes并enter3 选择路径：enter4 是否添加环境变量： yes5 是否安装Microsoft vs no就行（因为已经安装了vscode和qt，所以这里no就行）
source ~/.bashrc

conda list                   #显示自己已安装包
conda create -n env_name(自己写名字） python=3.7（版本号） # 创建虚拟环境
source activate env_name    #激活虚拟环境
deactivate                 # 退出虚拟环境
conda env list            # 查看已有虚拟环境
conda install ～         # 安装包
conda remove ～         # 卸载包
conda update           # 更新

3 安装VScode

https://blog.csdn.net/magic_ll/article/details/119679279

4 YOLOV8的环境配置与运行

4.1 工程下载与环境配置

工程下载ultralytics 8.0.36。

conda create -n YOLOV8 python=3.8
conda activate YOLOV8
pip install ultralytics==8.0.36
pip list          ## 查看安装列表
## 剩余需要的库，正常安装即可

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4.2 demo工程

# import sys
# sys.path.append("./")
from ultralytics import YOLO
# import onnxruntime as ort
import cv2
import os
import globdef demo():### predict===================================# 加载模型test_path = "https://ultralytics.com/images/bus.jpg"outpath = os.path.join(os.getcwd(), "runs/detect")# model = YOLO("yolov8n.yaml")  # 从头开始构建新模型model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载预训练模型（推荐用于训练）# Use the modelresults = model.train(data="coco128.yaml", epochs=3)  # 训练模型results = model.val()  # 在验证集上评估模型性能results = model(test_path)  # 预测图像results = model.predict(test_path, device=0,save=True,show=False,save_txt=True, imgsz=[640,640],save_conf=True, name=outpath, iou=0.5)  ## 预测图像 ## 这里的imgsz为高宽success = model.export(format="onnx")  # 将模型导出为 ONNX 格式demo()

可能报错：运行上述脚本，报错如下，原因是显卡驱动和cuda版本不匹配。

提高显卡驱动版本或降低pytorch版本即可。这里方便起见，降低pytorch版本与显卡驱动匹配即可。
此时pytorch版本为：torch2.3.0，torchvision0.18.0。重新安装版本torch2.1.1，torchvision0.16.1。

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4.3 自己的工程训练

# import sys
# sys.path.append("./")
from ultralytics import YOLO
# import onnxruntime as ort
import cv2
import os
import globdef export_own():model_file = "./yolov8n.pt",print(model_file)model = YOLO(model_file)  # load a pretrained model (recommended for training)pt_path = model.model.pt_pathuse_model = os.path.basename(pt_path)## 通过修改pt_path，从而直接修改转换的onnx的名字，就可以导出不同输入尺寸的onnx模型# model.model.pt_path = pt_path.replace(use_model, f"{use_model[:-3]}_export{use_model[-3:]}")model.export(format='onnx', opset=11, simplify=True, dynamic=False, imgsz=[352,352])def train_own():model_path = "yolov8s.pt"# model_path = os.path.join(os.getcwd(), "runs/detect/yolov8_case23_epoch300/weights/epoch250.pt")savename = os.path.join(os.getcwd(), "runs/detect/yolov8_case24_epoch300")model = YOLO(model_path)  model.train(data="./dataYaml/Object_case19.yaml", device="4,5,6,7", imgsz=352, close_mosaic=50, epochs=300, batch=512, workers=16, save_period=10, name=savename, patience=300,# resume=True ## 是否要继续训练)  if __name__=="__main__":train_own()export_own()

5 端侧模型转换

5.1 RK3566模型转换

rknn-toolkit2-v1.4的环境配置

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5.2 SIM9383模型转换

SIM9383 的环境配置