介紹：YOLOv8 是一種開源目標檢測算法（模型），是 YOLO(You Only Look Once) 系列算法的最新版本。它使用單次預測框架對圖像中的對象進行定位和分類。這種方法可以檢測多個對象，并且速度更快，準確率更高。
參考本節，體驗使用 YOLO 系列中精度最高的 yolov8x 推理預測交通信息，包括：識別交通工具、車輛進區域計數、車輛越線計數。

1.創建項目

1.點擊右上角創建項目—>項目名稱:可自定義，如“yolov8監控交通流”，詳情如圖1。

圖1

2.環境配置，運行代碼

1.填寫項目創建的相關信息

• 資源配置：選擇B1.large。
• 鏡像：選擇公開鏡像yolov8監控交通流-體驗鏡像（作者為“趨動云小助手”），詳情如圖2。
• 數據：選擇社區—>全部—>trafficMonitor （作者為“趨動云小助手”），詳情如圖3。
• 模型：選擇公開模型yolov8（作者為“趨動云小助手”），詳情如圖4。
• SSH 設置：關閉。

圖2

圖3

圖4

2.單擊我要上傳代碼，暫不啟動，并進入該項目的代碼預覽頁。

圖5

3.代碼預覽頁中單擊上傳代碼，選擇網頁上傳文件。

代碼鏈接：https://pan.baidu.com/s/1UTBVTMKBwkmnt0zKTzXBUg?pwd=7e8i?提取碼：7e8i

圖6

4.在代碼壓縮包后的...中選擇解壓縮，解壓剛才上傳的代碼包。

圖7

5.解壓完后點擊結束編輯—>確認—>啟動開發環境。

圖8

6. 點擊進入開發環境

圖9

3.推理

該項目共為您提供了 4 個推理體驗，您可以選擇其中一個體驗，也可以逐個都體驗一遍。

以下以 “體驗2-車輛進區域計數” 為例為您說明如何推理：

1.進入開發環境，并切換至JupyterLab頁面。

2.雙擊左側目錄中“體驗2-車輛進區域計數.ipynb”，切換至該文件。

說明：體驗其他推理，則雙擊其他文件即可。

圖10

3.意見運行該案例的所有步驟，Run—>Run All Cells。

圖11

4.運行過程中，右上角的實心圈會逐漸變成空心圈，當完全變成空心圈時代表推理完成。

圖12

5.推理完成后，當前目錄（/gemini/code/）會生成相應推理結果視頻，下載并觀看。

圖13

6.推理結果展示。

圖14

最后，正好趨動云官方有新用戶注冊活動。大家通過鏈接https://growthdata.virtaicloud.com/t/BF來注冊，還有價值 70 元的贈送算力，

溫馨提示：推理完成后記得停止開發環境，以免錢包余額悄悄流失！！