https://www.youtube.com/watch?v=75LI9MI9eEo 의 내용을 옮겼습니다.
가장 먼저 anaconda prompt를 켠 다음
conda create -n yolov8 python=3.9를 입력합니다.
다음으로
conda activate yolov8을 입력하여 가상환경을 만들어줍니다.
(base)에서 (yolov8)으로 바뀐것을 확인할 수 있습니다.
이후
pip install ultralytics를 입력하여 install을 진행합니다.
다음으로 python을 입력하여 python환경으로 변경 후
import torch
torch.cuda.is_available()을 입력합니다.
결과로 False가 나올텐데 상관 없습니다.
다음 입력으로
torch.__version__을 통해서 torch을 version을 확인합니다.
완료 후 https://pytorch.org/get-started/locally/ 에서 나오는 화면을 통해 각자 환경에 맞는 version을 클릭하여 작성할 코드 내용을 찾습니다.
저는 2.0.1에 window환경, pip package를 사용하고 language는 python
cuda11.7의 platform을 사용했습니다.
아마 이 부분이 유튜브 영상과 가장 다를 것이라고 생각드는데 영상에서는 1.13.1 version으로 나오기 때문에 당황하지 마시고 torch.version 을 입력했을 때 나오는 version을 사용하시면 됩니다.
pip3 install --upgrade torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117아래에 나오는 Run this Command를 복사하여 anaconda prompt에 붙여넣기 합니다.
이 때 install의 뒤에 --upgrade를 넣어주셔야 됩니다!
(이게 좀 시간이 걸리니까 다운 하는 시간 동안 다들 좀 쉬시다가 다시 하시면 될 거 같습니다. 저도 다운하는데 시간이 걸려서 잠깐 밖에 나갔다 왔습니당 정확히 기억은 안 나는데 한 30분 넘게 걸린거 같네요...!)
다시 python을 입력해서 python환경으로 변경 후
import torch
torch.cuda.is_available()을 입력하여 결과가 True가 나오면 됩니다.
그 후 exit() 을 입력하여 벗어납니다.
다음 user에 yolov8 폴더를 새로 생성합니다.
폴더 안에 사용할 이미지를 저장합니다.
저는 저작권 없는 이미지 중 아무거나 사용했습니다.
저장 하셨다면 다시 anaconda prompt를 켜고
cd yolov8
yolo task=detect mode=predict model=까지 입력 후 https://github.com/ultralytics/ultralytics 에 들어가서 
Detection을 확인 후 사용하실 모델을 뒷 부분에 붙여주시면 됩니다.
저는 영상과 같이 YOLOv8n을 사용하겠습니다.
yolo task=detect mode=predict model=yolov8n.pt source=people.jpg여기서 source=~.jpg 같은 경우 본인이 yolov8 폴더에 저장했던 이미지의 저장명을 작성해주시면 됩니다.
저는 people.jpg로 사진을 저장해서 이렇게 작성했습니다.
가령 이미지 저장을 gogogo.jpg로 했다면 source=gogogo.jpg가 되는 겁니당.
하고 나면 마지막줄에 보시면 Results saved to runs\detect\predict 라고 보이실텐데
다시 아까 사진을 저장했던 yolov8 폴더에 가보면 새롭게 run이란 폴더와 yolov8n.pt가 생긴 것을 확인하실 수 있을 겁니다.
그럼 runs > detect > predict 순으로 폴더를 들어가면 결과물이 나와있을겁니다.
이렇게 사람을 검출한 이미지를 확인하실 수 있습니다.
하지만 정확히 사람 얼굴이 나온 이미지만 확인하고 싶으시다면
yolo task=detect mode=predict model=yolov8n.pt source=people.jpg conf=0.5를 입력하게 된다면 predict2 라는 폴더에서 새로운 결과를 확인하실 수 있습니다.
runs>detect>predict2 순으로 들어가서 나온 결과 이미지를 확인해보시면
처음의 결과와 달라진 것을 확인할 수 있습니다.
