YOLOv8 ONNX

YOLOv8是一种基于ONNX的目标检测模型，其结构类似于YOLOv5，但是在性能和精度方面有所提升。下面是使用ONNX进行YOLOv8模型推理的步骤：

1.从YOLOv8开源地址下载预训练模型，由于测试在CPU上进行，就只下载最小的YOLOv8n模型。

2.使用ONNX Runtime进行模型推理。首先，需要将输入图像转换为模型所需的格式，然后将其传递给模型进行推理。最后，将输出结果进行处理，提取出bbox置信度。

下面是一个使用ONNX Runtime进行YOLOv8模型推理的Python代码示例：

import onnxruntime as ort
import numpy as np
import cv2

# 加载模型
model_path = 'yolov8n.onnx'
sess = ort.InferenceSession(model_path)

# 加载图像
img_path = 'test.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (640, 640))
img = img.transpose(2, 0, 1)
img = np.expand_dims(img, axis=0).astype(np.float32)

# 进行推理
outputs = sess.run(None, {'input': img})

# 后处理
output = outputs[0]
output = output.reshape((1, 8400, 85))
confidences = output[:, :, 4:5] * output[:, :, 5:]
max_confidences = np.max(confidences, axis=-1)