yoloV8 obb pt模型转onnx模型

YOLOv8是一个基于物体检测算法的深度学习模型，通常用于实时图像和视频分析。OBB表示oriented bounding box（八边形边界框），这是一种特殊的边界框表示法，可以更准确地描述倾斜或旋转的对象。

将YOLov8模型从obb.pt（可能是一种特定框架如PyTorch的保存格式）转换成ONNX模型，意味着你要把一个专有的模型文件格式转换成一种通用的神经网络模型中间交换格式，这有助于跨平台部署。

以下是基本步骤：

1. **安装必要的库**：首先确保你已经安装了torch、onnx等库，例如：

   pip install torch onnx

2. **加载模型**：使用PyTorch加载你的obb.pt模型：

   import torch
   model = torch.load('obb.pt')

3. **转换模型**：使用`torch.onnx.export`函数将模型转换为ONNX：

   input_shape = (1, 3, *your_input_size) # 根据实际输入尺寸替换
   dummy_input = torch.randn(input_shape)
   torch.onnx.export(model, dummy_input, 'yolov8.onnx', opset_version=10) # 可能需要指定opset版本

4. **验证转换**：转换完成后，你可以用`onnx.checker.check_model`检查模型是否有效，并用`onnxrt`运行测试数据以确认输出是否正确。