yolov8转onnx

要将YOLOv8模型转换为ONNX格式，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，下载YOLOv8的预训练模型，该模型的文件格式为pytorch的pt格式，大小为6.2M。可以使用以下代码加载预训练模型：

   import torch
   net = torch.load('yolov8n.pt', map_location='cpu')
   net.eval()

2. 接下来，创建一个虚拟输入张量，用于导出模型。可以使用以下代码创建一个大小为\[1, 3, 640, 640\]的虚拟输入张量：

   dummpy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)

3. 使用torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX格式。可以使用以下代码导出模型：

   torch.onnx.export(net, dummpy_input, 'yolov8n.onnx', export_params=True, input_names=\['input'\], output_names=\['output'\])

通过执行上述代码，YOLOv8模型将被转换为ONNX格式，并保存为yolov8n.onnx文件。在导出过程中，需要指定输入和输出的名称，以便在后续使用ONNX模型时进行引用。

引用\[1\]提供了转换脚本的具体代码，可以参考该代码进行操作。\[1\]

需要注意的是，YOLOv8与之前的YOLO系列模型在输出形状上有较大差异。根据引用\[2\]的描述，YOLOv8取消了anchor，并将bbox的置信度与分类融合。因此，在转换为ONNX格式后，可能需要对输出进行相应的处理以适应模型的使用需求。

引用\[2\]提供了YOLOv8输出形状的具体描述，可以参考该描述进行后续处理。\[2\]

此外，引用\[3\]给出了一个示例代码，展示了如何在输出中插入bbox的置信度。可以根据需要参考该代码进行相应的处理。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov8目标检测onnx推理及后处理实现](https://blog.csdn.net/jameschen9051/article/details/131069271)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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