yolov8_test/docs/pt/quickstart.md

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true	Explore os diversos métodos para instalar o Ultralytics usando pip, conda, git e Docker. Aprenda a usar o Ultralytics com a interface de linha de comando ou dentro dos seus projetos Python.	Instalação do Ultralytics, pip install Ultralytics, Docker install Ultralytics, interface de linha de comando do Ultralytics, interface Python do Ultralytics

Instalação do Ultralytics

O Ultralytics oferece diversos métodos de instalação, incluindo pip, conda e Docker. Instale o YOLOv8 através do pacote ultralytics pip para a versão estável mais recente ou clonando o repositório GitHub do Ultralytics para obter a versão mais atualizada. O Docker pode ser usado para executar o pacote em um contêiner isolado, evitando a instalação local.

!!! Example "Instalar"

=== "Pip install (recomendado)"
    Instale o pacote `ultralytics` usando pip, ou atualize uma instalação existente executando `pip install -U ultralytics`. Visite o Índice de Pacotes Python (PyPI) para mais detalhes sobre o pacote `ultralytics`: [https://pypi.org/project/ultralytics/](https://pypi.org/project/ultralytics/).

    [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/ultralytics.svg)](https://badge.fury.io/py/ultralytics) [![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/ultralytics)](https://pepy.tech/project/ultralytics)

    ```bash
    # Instalar o pacote ultralytics do PyPI
    pip install ultralytics
    ```

    Você também pode instalar o pacote `ultralytics` diretamente do [repositório](https://github.com/ultralytics/ultralytics) GitHub. Isso pode ser útil se você desejar a versão de desenvolvimento mais recente. Certifique-se de ter a ferramenta de linha de comando Git instalada no seu sistema. O comando `@main` instala a branch `main` e pode ser modificado para outra branch, ou seja, `@my-branch`, ou removido completamente para padrão na branch `main`.

    ```bash
    # Instalar o pacote ultralytics do GitHub
    pip install git+https://github.com/ultralytics/ultralytics.git@main
    ```


=== "Conda install"
    Conda é um gerenciador de pacotes alternativo ao pip que também pode ser usado para instalação. Visite Anaconda para mais detalhes em [https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics). O repositório de feedstock do Ultralytics para atualizar o pacote conda está em [https://github.com/conda-forge/ultralytics-feedstock/](https://github.com/conda-forge/ultralytics-feedstock/).


    [![Conda Recipe](https://img.shields.io/badge/recipe-ultralytics-green.svg)](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics) [![Conda Downloads](https://img.shields.io/conda/dn/conda-forge/ultralytics.svg)](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics) [![Conda Version](https://img.shields.io/conda/vn/conda-forge/ultralytics.svg)](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics) [![Conda Platforms](https://img.shields.io/conda/pn/conda-forge/ultralytics.svg)](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics)

    ```bash
    # Instalar o pacote ultralytics usando conda
    conda install -c conda-forge ultralytics
    ```

    !!! Note "Nota"

        Se você está instalando em um ambiente CUDA a prática recomendada é instalar `ultralytics`, `pytorch` e `pytorch-cuda` no mesmo comando para permitir que o gerenciador de pacotes conda resolva quaisquer conflitos, ou instalar `pytorch-cuda` por último para permitir que ele substitua o pacote específico para CPU `pytorch`, se necessário.
        ```bash
        # Instalar todos os pacotes juntos usando conda
        conda install -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=11.8 ultralytics
        ```

    ### Imagem Docker Conda

    As imagens Docker Conda do Ultralytics também estão disponíveis em [DockerHub](https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics). Estas imagens são baseadas em [Miniconda3](https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/) e são um modo simples de começar a usar `ultralytics` em um ambiente Conda.

    ```bash
    # Definir o nome da imagem como uma variável
    t=ultralytics/ultralytics:latest-conda

    # Puxar a imagem mais recente do ultralytics do Docker Hub
    sudo docker pull $t

    # Executar a imagem ultralytics em um contêiner com suporte a GPU
    sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t  # todas as GPUs
    sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t  # especificar GPUs
    ```

=== "Git clone"
    Clone o repositório `ultralytics` se você está interessado em contribuir para o desenvolvimento ou deseja experimentar com o código-fonte mais recente. Após clonar, navegue até o diretório e instale o pacote em modo editável `-e` usando pip.
    ```bash
    # Clonar o repositório ultralytics
    git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

    # Navegar para o diretório clonado
    cd ultralytics

    # Instalar o pacote em modo editável para desenvolvimento
    pip install -e .
    ```

Veja o arquivo requirements.txt do ultralytics para uma lista de dependências. Note que todos os exemplos acima instalam todas as dependências necessárias.

Watch: Ultralytics YOLO Quick Start Guide

!!! Tip "Dica"

Os requisitos do PyTorch variam pelo sistema operacional e pelos requisitos de CUDA, então é recomendado instalar o PyTorch primeiro seguindo as instruções em [https://pytorch.org/get-started/locally](https://pytorch.org/get-started/locally).

<a href="https://pytorch.org/get-started/locally/">
    <img width="800" alt="Instruções de Instalação do PyTorch" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/228650108-ab0ec98a-b328-4f40-a40d-95355e8a84e3.png">
</a>

Use o Ultralytics com CLI

A interface de linha de comando (CLI) do Ultralytics permite comandos simples de uma única linha sem a necessidade de um ambiente Python. O CLI não requer personalização ou código Python. Você pode simplesmente rodar todas as tarefas do terminal com o comando yolo. Confira o Guia CLI para aprender mais sobre o uso do YOLOv8 pela linha de comando.

!!! Example "Exemplo"

=== "Sintaxe"

    Os comandos `yolo` do Ultralytics usam a seguinte sintaxe:
    ```bash
    yolo TAREFA MODO ARGUMENTOS

    Onde   TAREFA (opcional) é um entre [detect, segment, classify]
            MODO (obrigatório) é um entre [train, val, predict, export, track]
            ARGUMENTOS (opcional) são qualquer número de pares personalizados 'arg=valor' como 'imgsz=320' que substituem os padrões.
    ```
    Veja todos os ARGUMENTOS no guia completo de [Configuração](/../usage/cfg.md) ou com `yolo cfg`

=== "Train"

    Treinar um modelo de detecção por 10 épocas com uma taxa de aprendizado inicial de 0.01
    ```bash
    yolo train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 lr0=0.01
    ```

=== "Predict"

    Prever um vídeo do YouTube usando um modelo de segmentação pré-treinado com tamanho de imagem 320:
    ```bash
    yolo predict model=yolov8n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320
    ```

=== "Val"

    Validar um modelo de detecção pré-treinado com tamanho de lote 1 e tamanho de imagem 640:
    ```bash
    yolo val model=yolov8n.pt data=coco128.yaml batch=1 imgsz=640
    ```

=== "Export"

    Exportar um modelo de classificação YOLOv8n para formato ONNX com tamanho de imagem 224 por 128 (nenhuma TAREFA necessária)
    ```bash
    yolo export model=yolov8n-cls.pt format=onnx imgsz=224,128
    ```

=== "Special"

    Executar comandos especiais para ver versão, visualizar configurações, rodar verificações e mais:
    ```bash
    yolo help
    yolo checks
    yolo version
    yolo settings
    yolo copy-cfg
    yolo cfg
    ```

!!! Warning "Aviso"

Argumentos devem ser passados como pares `arg=valor`, separados por um sinal de igual `=` e delimitados por espaços ` ` entre pares. Não use prefixos de argumentos `--` ou vírgulas `,` entre os argumentos.

- `yolo predict model=yolov8n.pt imgsz=640 conf=0.25`   ✅
- `yolo predict model yolov8n.pt imgsz 640 conf 0.25`   ❌
- `yolo predict --model yolov8n.pt --imgsz 640 --conf 0.25`   ❌

Guia CLI{ .md-button }

Use o Ultralytics com Python

A interface Python do YOLOv8 permite uma integração tranquila em seus projetos Python, tornando fácil carregar, executar e processar a saída do modelo. Projetada com simplicidade e facilidade de uso em mente, a interface Python permite que os usuários implementem rapidamente detecção de objetos, segmentação e classificação em seus projetos. Isto torna a interface Python do YOLOv8 uma ferramenta inestimável para qualquer pessoa buscando incorporar essas funcionalidades em seus projetos Python.

Por exemplo, os usuários podem carregar um modelo, treiná-lo, avaliar o seu desempenho em um conjunto de validação e até exportá-lo para o formato ONNX com apenas algumas linhas de código. Confira o Guia Python para aprender mais sobre o uso do YOLOv8 dentro dos seus projetos Python.

!!! Example "Exemplo"

```python
from ultralytics import YOLO

# Criar um novo modelo YOLO do zero
model = YOLO('yolov8n.yaml')

# Carregar um modelo YOLO pré-treinado (recomendado para treinamento)
model = YOLO('yolov8n.pt')

# Treinar o modelo usando o conjunto de dados 'coco128.yaml' por 3 épocas
results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=3)

# Avaliar o desempenho do modelo no conjunto de validação
results = model.val()

# Realizar detecção de objetos em uma imagem usando o modelo
results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg')

# Exportar o modelo para formato ONNX
success = model.export(format='onnx')
```

Guia Python{.md-button .md-button--primary}