yolov8算法部署

部署yolov8算法可以在Win10下使用Opencv和CUDA进行编译。首先，需要编译Opencv和CUDA，可以参考相关教程。在编译完成后，可以使用Opencv的DNN模块加载yolov8模型进行预测。另外，可以使用官方提供的trtexec工具将模型转化为TensorRT引擎，以提高推理性能。转化为FP16预测的方法是使用trtexec工具时添加--fp16参数。具体的部署过程可以参考相关教程或者代码仓库中的示例代码，根据自己的需求进行修改和调整。

总结起来，部署yolov8算法可以使用Opencv和CUDA进行编译，加载模型进行预测，并可选使用TensorRT引擎进行性能优化。详细的部署过程可以参考相关教程和示例代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLO系列 --- YOLOV7算法（一）：使用自定义数据集跑通YOLOV7算法](https://blog.csdn.net/weixin_42206075/article/details/125947437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [模型实战（11）之win10下Opencv+CUDA部署yolov5、yolov8算法](https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/129893542)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [yolov8量化部署（基于openvino和tensorrt）](https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/131158445)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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