如何在MATLAB中部署YOLOv8目标检测模型，并详细解释每一步骤中的技术要点？

在MATLAB中部署YOLOv8模型，关键步骤包括环境配置、模型导入和应用部署。首先，确保MATLAB版本为R2024a或更高，以及安装必要的工具箱如Computer Vision Toolbox、Deep Learning Toolbox和Deep Learning Toolbox Converter for ONNX Model Format。接下来，根据项目说明文档，使用源码中提供的导入函数将YOLOv8模型导入MATLAB。在MATLAB中调用模型进行目标检测时，加载预训练模型，并使用提供的脚本对输入图像进行预处理。然后，将处理后的图像数据输入到YOLOv8模型中，得到目标检测的结果，并使用代码中的绘制函数将检测框绘制到图像上。此外，对模型的评估可以通过标准评估指标来完成，如mAP（平均平均精度）等。为了进一步提升模型性能，可以考虑使用MATLAB Coder或GPU Coder针对特定应用场景进行代码优化和加速。详细操作步骤和技术要点，您可以在《MATLAB部署YOLOv8目标检测模型教程及资源》中找到更深入的解释和指导。

参考资源链接：[MATLAB部署YOLOv8目标检测模型教程及资源](https://wenku.csdn.net/doc/28dr7653it?spm=1055.2569.3001.10343)