https://github.com/ultralytics/ultralytics

https://docs.ultralytics.com/

环境配置

官方环境要求

Python>=3.7（我是python==3.8也是可以用的） environment with PyTorch>=1.7.

这是ultralytics

Command Line Interface命令行接口运行

输入参数的格式

yolo TASK MODE ARGS

逐个参数该写什么的解释

TASK (optional) is one of [detect, segment, classify]. If it is not passed explicitly YOLOv8 will try to guess the TASK from the model type.
这个参数一般是不写，让代码根据加载的模型的里面的设定，选择是使用 识别、分割、分类中的哪一个功能
MODE (required) is one of [train, val, predict, export]
ARGS (optional) are any number of custom arg=value pairs like imgsz=320 that override defaults. For a full list of available ARGS see the Configuration page and defaults.yaml GitHub source.
参数介绍列表： https://docs.ultralytics.com/cfg/
这个参数有很多，我挑出一个经常用的介绍给你

• source，写图片或视频的路径+文件名；

图片

在线图片

yolo predict model=yolov8n.pt source="https://ultralytics.com/images/bus.jpg"

会输出里面有几辆车，几个人，各种object有多少个

jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1 stop sign, 9.9ms

本地图片

 yolo predict model=yolov8n.pt source="./bus.jpg"

 640x480 4 persons, 1 bus, 1 stop sign, 9.7ms

不传参

source这个参数不传参，默认调用这张网络图片（ https://ultralytics.com/images/bus.jpg ），进行识别

yolo predict model=yolov8n.pt imgsz=640 conf=0.25

# .jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1 stop sign, 9.2ms

视频

yolo predict model=yolov8n.pt source="./dandong.mp4"

（1）我要求识别的过程（尤其是视频识别的过程），要在窗口显示（2）识别的结果要保存下来，以视频文件或图片文件的形式

命令行各种参数的列表https://docs.ultralytics.com/cfg/

多目标追踪的功能用一用,写一下教程——https://docs.ultralytics.com/tasks/tracking/

作者将v3 v5 v8都整合在Ultralytics这一个包里面了。那么请问我通过什么方式，什么参数，可以分别调用v3，v5,v7??

https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/models

https://blog.roboflow.com/whats-new-in-yolov8/