hailo yolov8

### YOLOv8简介

YOLOv8（You Only Look Once version 8）代表了一种先进的实时目标检测算法，在计算机视觉领域具有广泛应用。此版本继承并优化了前代模型的优点，实现了更高的精度和更快的速度[^2]。

### 使用TensorRT加速YOLOv8部署

为了提高YOLOv8在硬件上的执行效率，可以利用NVIDIA的深度学习推理引擎TensorRT来加速模型运算过程。具体来说，通过将预训练好的PyTorch版YOLOv8转换成适用于TensorRT格式的文件，并对其进行量化处理等方式，可以在保持较高识别准确性的同时显著降低延迟时间，特别适合于嵌入式设备或服务器端的大规模视频流分析场景[^1]。

### 安装与配置环境

对于想要快速体验Ultralytics YOLOv8项目的开发者而言，官方文档给出了详细的安装指南和支持多种主流操作系统下的依赖包管理方案。按照指示完成必要的软件栈搭建之后，便能够轻松调用API接口来进行图片或者摄像头输入的数据预测操作[^4]。

### 小目标检测增强技术

当面对复杂背景下尺寸较小的对象时，普通的YOLO系列可能难以达到理想的查全率。为此，有研究者提出了结合Slice Anything Here Inference (SAHI)框架的方法论，它允许用户自定义裁剪策略以适应不同尺度特征的学习需求；再加上FiftyOne工具辅助标注工作流程以及来自HuggingFace平台丰富的开源资源支持，使得整个开发周期更加灵活便捷[^5]。

from ultralytics import YOLO
import torch

# 加载预训练权重
model = YOLO('yolov8n.pt')

# 推理模式下设置参数
results = model.predict(source='0', show=True, conf=0.7)

for r in results:
    boxes = r.boxes.cpu().numpy()
    for box in boxes:
        print(f'Object detected at {box}')