yolov8 tflite

YOLOv8 TFLite 是一个基于 YOLOv8 模型转换而来的 TFLite 模型。YOLov8 是一个工程性的代码，训练、测试和配置都封装得很便捷。如果你想使用 YOLOv8 TFLite 模型，你可以通过以下步骤来获得：

1. 下载 YOLOv8 源码：你可以从 GitHub 上的 ultralytics/ultralytics 仓库下载 YOLOv8 源码。
2. 安装环境依赖：在下载源码后，你需要安装所需的环境依赖。你可以运行以下命令来进行安装：

   pip install -r requirements.txt

这将安装所有所需的依赖项，以便你可以使用和运行 YOLOv8 TFLite。

一旦你完成了这些步骤，你就可以使用 YOLOv8 TFLite 模型进行对象检测任务了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv8训练自己的分割数据集](https://blog.csdn.net/m0_70140421/article/details/129052132)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [YOLOV8学习](https://blog.csdn.net/q2479036243/article/details/131240121)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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