congluan1222
New member
## yolov8 trong c ++
Yolov8 là một thuật toán phát hiện đối tượng tiên tiến được phát triển bởi siêu âm.Đây là một mô hình phát hiện đối tượng thời gian thực có thể đạt được độ chính xác cao trên một loạt các loại đối tượng.Yolov8 được triển khai trong Pytorch, nhưng nó có thể dễ dàng chuyển sang C ++.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách triển khai Yolov8 trong C ++.Chúng tôi sẽ sử dụng khung [darknet] (GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks), đây là khung mạng lưới thần kinh nguồn mở phổ biến để phát hiện đối tượng.
### 1. Cài đặt khung Darknet
Bước đầu tiên là cài đặt DarkNet Framework.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trên [trang web Darknet] (Darknet: Open Source Neural Networks in C).
### 2. Tải xuống trọng lượng Yolov8
Bước tiếp theo là tải trọng trọng lượng Yolov8.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trên trang web [Yolov8] (https://github.com/ultralytics/yolov8).
### 3. Tạo dự án C ++
Bây giờ bạn có Framework DarkNet và trọng số Yolov8, bạn có thể tạo dự án C ++.Bạn có thể làm điều này bằng cách tạo một thư mục mới và mở một tệp mới có tên là `main.cpp`.
### 4. Thực hiện thuật toán Yolov8
Bước tiếp theo là thực hiện thuật toán Yolov8.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong tài liệu [Yolov8] (https://github.com/ultralytics/yolov8/blob/master/readme.md).
### 5. Kiểm tra thuật toán Yolov8
Khi bạn đã thực hiện thuật toán Yolov8, bạn có thể kiểm tra nó bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
./darknet Phát hiện CFG/Yolov8.cfg Yolov8. Weights Data/Dog.jpg
`` `
Lệnh này sẽ tải trọng số Yolov8 và phát hiện các đối tượng trong hình ảnh `Data/Dog.jpg`.Đầu ra sẽ là một danh sách các hộp giới hạn và nhãn đối tượng.
### 6. Kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách thực hiện Yolov8 trong C ++.Chúng tôi đã sử dụng DarkNet Framework, đây là một khung mạng thần kinh nguồn mở phổ biến để phát hiện đối tượng.
Yolov8 là một thuật toán phát hiện đối tượng tiên tiến có thể đạt được độ chính xác cao trên một loạt các loại đối tượng.Nó là một công cụ mạnh mẽ để phát hiện đối tượng trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như robot, xe tự lái và bảo mật.
### hashtags
* #Yolov8
* #ObjectDetection
* #C ++
* #Học kĩ càng
* #Tầm nhìn máy tính
=======================================
## Yolov8 in C++
Yolov8 is a state-of-the-art object detection algorithm developed by Ultralytics. It is a real-time object detection model that can achieve high accuracy on a wide range of object categories. Yolov8 is implemented in PyTorch, but it can be easily ported to C++.
In this tutorial, we will show you how to implement Yolov8 in C++. We will use the [Darknet](https://github.com/pjreddie/darknet) framework, which is a popular open-source neural network framework for object detection.
### 1. Install the Darknet framework
The first step is to install the Darknet framework. You can do this by following the instructions on the [Darknet website](https://pjreddie.com/darknet/).
### 2. Download the Yolov8 weights
The next step is to download the Yolov8 weights. You can do this by following the instructions on the [Yolov8 website](https://github.com/ultralytics/yolov8).
### 3. Create a C++ project
Now that you have the Darknet framework and the Yolov8 weights, you can create a C++ project. You can do this by creating a new folder and opening a new file called `main.cpp`.
### 4. Implement the Yolov8 algorithm
The next step is to implement the Yolov8 algorithm. You can do this by following the instructions in the [Yolov8 documentation](https://github.com/ultralytics/yolov8/blob/master/README.md).
### 5. Test the Yolov8 algorithm
Once you have implemented the Yolov8 algorithm, you can test it by running the following command:
```
./darknet detect cfg/yolov8.cfg yolov8.weights data/dog.jpg
```
This command will load the Yolov8 weights and detect objects in the image `data/dog.jpg`. The output will be a list of bounding boxes and object labels.
### 6. Conclusion
In this tutorial, we showed you how to implement Yolov8 in C++. We used the Darknet framework, which is a popular open-source neural network framework for object detection.
Yolov8 is a state-of-the-art object detection algorithm that can achieve high accuracy on a wide range of object categories. It is a powerful tool for object detection in a variety of applications, such as robotics, self-driving cars, and security.
### Hashtags
* #Yolov8
* #ObjectDetection
* #C++
* #deeplearning
* #ComputerVision
Yolov8 là một thuật toán phát hiện đối tượng tiên tiến được phát triển bởi siêu âm.Đây là một mô hình phát hiện đối tượng thời gian thực có thể đạt được độ chính xác cao trên một loạt các loại đối tượng.Yolov8 được triển khai trong Pytorch, nhưng nó có thể dễ dàng chuyển sang C ++.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách triển khai Yolov8 trong C ++.Chúng tôi sẽ sử dụng khung [darknet] (GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks), đây là khung mạng lưới thần kinh nguồn mở phổ biến để phát hiện đối tượng.
### 1. Cài đặt khung Darknet
Bước đầu tiên là cài đặt DarkNet Framework.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trên [trang web Darknet] (Darknet: Open Source Neural Networks in C).
### 2. Tải xuống trọng lượng Yolov8
Bước tiếp theo là tải trọng trọng lượng Yolov8.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trên trang web [Yolov8] (https://github.com/ultralytics/yolov8).
### 3. Tạo dự án C ++
Bây giờ bạn có Framework DarkNet và trọng số Yolov8, bạn có thể tạo dự án C ++.Bạn có thể làm điều này bằng cách tạo một thư mục mới và mở một tệp mới có tên là `main.cpp`.
### 4. Thực hiện thuật toán Yolov8
Bước tiếp theo là thực hiện thuật toán Yolov8.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong tài liệu [Yolov8] (https://github.com/ultralytics/yolov8/blob/master/readme.md).
### 5. Kiểm tra thuật toán Yolov8
Khi bạn đã thực hiện thuật toán Yolov8, bạn có thể kiểm tra nó bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
./darknet Phát hiện CFG/Yolov8.cfg Yolov8. Weights Data/Dog.jpg
`` `
Lệnh này sẽ tải trọng số Yolov8 và phát hiện các đối tượng trong hình ảnh `Data/Dog.jpg`.Đầu ra sẽ là một danh sách các hộp giới hạn và nhãn đối tượng.
### 6. Kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách thực hiện Yolov8 trong C ++.Chúng tôi đã sử dụng DarkNet Framework, đây là một khung mạng thần kinh nguồn mở phổ biến để phát hiện đối tượng.
Yolov8 là một thuật toán phát hiện đối tượng tiên tiến có thể đạt được độ chính xác cao trên một loạt các loại đối tượng.Nó là một công cụ mạnh mẽ để phát hiện đối tượng trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như robot, xe tự lái và bảo mật.
### hashtags
* #Yolov8
* #ObjectDetection
* #C ++
* #Học kĩ càng
* #Tầm nhìn máy tính
=======================================
## Yolov8 in C++
Yolov8 is a state-of-the-art object detection algorithm developed by Ultralytics. It is a real-time object detection model that can achieve high accuracy on a wide range of object categories. Yolov8 is implemented in PyTorch, but it can be easily ported to C++.
In this tutorial, we will show you how to implement Yolov8 in C++. We will use the [Darknet](https://github.com/pjreddie/darknet) framework, which is a popular open-source neural network framework for object detection.
### 1. Install the Darknet framework
The first step is to install the Darknet framework. You can do this by following the instructions on the [Darknet website](https://pjreddie.com/darknet/).
### 2. Download the Yolov8 weights
The next step is to download the Yolov8 weights. You can do this by following the instructions on the [Yolov8 website](https://github.com/ultralytics/yolov8).
### 3. Create a C++ project
Now that you have the Darknet framework and the Yolov8 weights, you can create a C++ project. You can do this by creating a new folder and opening a new file called `main.cpp`.
### 4. Implement the Yolov8 algorithm
The next step is to implement the Yolov8 algorithm. You can do this by following the instructions in the [Yolov8 documentation](https://github.com/ultralytics/yolov8/blob/master/README.md).
### 5. Test the Yolov8 algorithm
Once you have implemented the Yolov8 algorithm, you can test it by running the following command:
```
./darknet detect cfg/yolov8.cfg yolov8.weights data/dog.jpg
```
This command will load the Yolov8 weights and detect objects in the image `data/dog.jpg`. The output will be a list of bounding boxes and object labels.
### 6. Conclusion
In this tutorial, we showed you how to implement Yolov8 in C++. We used the Darknet framework, which is a popular open-source neural network framework for object detection.
Yolov8 is a state-of-the-art object detection algorithm that can achieve high accuracy on a wide range of object categories. It is a powerful tool for object detection in a variety of applications, such as robotics, self-driving cars, and security.
### Hashtags
* #Yolov8
* #ObjectDetection
* #C++
* #deeplearning
* #ComputerVision
