yolov8onnx格式输出

根据引用[1]，使用以下命令将YOLOv8模型导出为onnx格式：

yolo export model=yolov8n.pt format=onnx

导出的模型将包含YOLOv8的所有层和权重，并且可以在TensorRT中进行部署。

根据引用[2]，YOLOv8的3个检测头一共有80x80+40x40+20x20=8400个输出单元格，每个单元格包含x、y、w、h这4项再加80个类别的置信度总共84项内容，因此通过上面命令导出的onnx模型的输出维度为1x84x8400。

相关问题

yolov8 onnx部署

YOLOv8是一种高效的目标检测算法，在ONNX平台上进行部署可以有效实现实时目标检测。下面是使用300字回答YOLOv8 ONNX部署的过程。

首先，YOLOv8模型是通过训练得到的，我们需要将模型转换为ONNX格式。可以使用一些开源工具，如PyTorch、torch.onnx等，将YOLOv8模型转换为ONNX模型。

接下来，我们需要准备目标检测的数据集。可以选择常见的数据集，如COCO、VOC等，并进行数据预处理和数据增强操作。这些数据将用于模型的训练和测试。

之后，我们可以使用ONNX运行YOLOv8模型。可以使用ONNX Runtime等框架加载并运行ONNX模型。在进行推理之前，需要设置模型的输入和输出。YOLOv8模型的输入是图像，输出是从图像中检测到的目标的位置和类别。

为了更好地进行目标检测，我们可以对图像进行预处理，如调整大小、裁剪、归一化等。然后，我们将预处理后的图像传递给ONNX模型进行推理。推理后，我们可以得到检测到的目标的位置和类别。

最后，我们可以根据需要对检测结果进行后续处理和可视化。可以根据置信度进行目标过滤，去除置信度较低的目标。然后，可以使用边界框和类别标签将目标在图像上进行可视化展示。

综上所述，YOLOv8 ONNX部署的过程主要包括模型转换、数据准备、模型加载和推理、结果处理和可视化等步骤。通过这些步骤，我们可以将YOLOv8模型有效地部署到ONNX平台上，并实现实时的目标检测功能。

onnxruntime c++读取yolov v8 onnx

ONNX Runtime是一个开源的深度学习推理库，可用于在多个平台上运行深度学习模型。要使用ONNX Runtime C读取YoloV8 ONNX模型，需要执行以下步骤：

1. 安装ONNX Runtime C库：首先，您需要在您的项目中安装ONNX Runtime C库。您可以在ONNX Runtime的官方GitHub页面上找到相关文档和指南，以了解如何安装和配置ONNX Runtime C库。

2. 下载YoloV8 ONNX模型：您需要从合适的来源（例如Darknet官方网站）下载YoloV8的ONNX模型文件。

3. 加载ONNX模型：使用ONNX Runtime C库中的函数，您可以加载已下载的YoloV8 ONNX模型。此过程将创建一个ONNX模型实例，该实例包含了模型的结构和权重。

4. 配置和运行模型：使用ONNX Runtime C库中提供的功能，您可以配置模型的输入和输出参数。在此步骤中，您将定义输入张量（如图像）的形状和数据类型，并创建输出张量以存储模型的预测结果。

5. 输入数据：将待处理的图像数据加载到输入张量中。确保输入数据与模型所需的形状和数据类型相匹配。

6. 运行模型：使用ONNX Runtime C库中的函数，您可以运行加载的YoloV8 ONNX模型，将输入张量传递给模型，并获得输出张量。

7. 处理输出结果：根据YoloV8模型的输出，您可以解析和处理返回的输出张量，以获得所需的对象检测结果。

通过遵循上述步骤，您可以使用ONNX Runtime C库读取YoloV8 ONNX模型，并进行对象检测。请记住，具体的实现细节可能会因您选择的开发环境和工具而有所不同，建议阅读ONNX Runtime C库的官方文档，以了解更多细节和示例代码。