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YOLO 容器镜像

YOLO (You Only Look Once) 是一个用于计算机视觉任务的Python库，专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具，由 Ultralytics 团队开发和维护。

云容器控制台使用：控制台使用

云容器JupyterLab使用：JupyterLab使用

选择镜像

创建实例时，选择【YOLO】镜像：

选择YOLO镜像.png#666px #226px

当前支持的版本

YOLO版本PyTorch版本Ubuntu版本CUDA版本Python版本
v82.7.122.0412.83.12
v52.5.122.0412.43.10

YOLO v8版本附带了 YOLO11 模型，YOLO v5版本附带了 YOLOv5 模型

使用

注意：YOLO的模型和数据集可能需要学术加速才能正常下载，更多请参考 学术资源加速

YOLO v8

YOLO v8 的默认工作目录是 /root/ultralytics ，里面附带了 YOLO11 的主要模型，可以直接使用。

同时 /root/ultralytics 目录下面放了测试数据集：coco8.yaml

测试推理

cd /root/ultralytics
yolo predict model=yolo11n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

测试训练

cd /root/ultralytics
yolo train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=10 lr0=0.01

YOLO v5

YOLO v5 的默认工作目录是 /root/yolov5 ，里面附带了 YOLOv5 的主要模型，可以直接使用。

同时 /root/yolov5 目录下面放了测试数据集：coco128.yaml ，及测试脚本：yolov5_test.py

测试推理

cd /root/yolov5
python yolov5_test.py

测试训练

cd /root/yolov5
python train.py --data coco128.yaml --epochs 3 --weights yolov5n.pt --batch-size 32