实战 | YOLOv8自定义数据集训练实现手势识别 (标注+训练+预测 保姆级教程)

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点击下方 卡片 ，关注“ OpenCV与AI深度学习 ” 视觉/图像重 磅 干货，第一时间送达! 导  读     本文将手把手教你用YoloV8训练自己的数据集并实现手势识别。        安装环境 【1 】 安装torch, torchvision对应版本，这里先下载好，直接安装 pip  install torch- 1 . 13 . 1 +cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl pip install torchvision- 0 . 14 . 1 +cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl 安装好后可以查看是否安装成功，上面安装的gpu版本，查看指令与结果： import  torch print (torch.__version__) print (torch.cuda.is_available()) 【2】安装 ultralytics pip install ultralytics 【3】下载YoloV8预训练模型： https: //github.com/ultralytics/ultralytics 本文使用YOLOv8n，直接下载第一个即可 【4】运行demo测试安装是否成功： from ultralytics import YOLO # Load a model model = YOLO( 'yolov8n.pt' ) # pretrained YOLOv8n model # Run batched inference on a list of images resu ………………………………