yolov8模型简化

Yolov8模型简化是通过一系列改进来简化模型的训练、验证和推理过程。在引用的内容中，提到了一种方法是先导出onnx模型，然后使用trtexec.exe生成engine模型。具体的命令如下：
yolo export model=./weights/best_0608.pt format=onnx simplify=True opset=12 trtexec.exe --onnx=best_0608.onnx --saveEngine=best_0608.engine --workspace=3000 --fp16
另外一种方法是参考博客里的方法，将NMS（非极大值抑制）合并到模型中，具体命令如下：
python export-det.py --weights ./yolov8s.pt --iou-thres 0.35 --conf-thres 0.25 --topk 100 --opset 11 --sim --input-shape 1 3 640 640 --device cuda:0
python build.py --weights yolov8s.onnx --iou-thres 0.35 --conf-thres 0.25 --topk 100 --fp16 --device cuda:0
这些方法可以简化Yolov8模型的训练和推理过程，使得参数可以方便地进行更改，并且代码编程思路清晰，注释明细。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Yolov5 最简推理代码](https://download.csdn.net/download/suiyingy/85090890)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [YOLOv8改进可以简化模型的训练、验证和推理（完整源码+说明文档+5400张商品图像+对应已标注文件）.rar](https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87767525)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [（22）目标检测算法之 yolov8模型导出总结、问题汇总](https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/130156806)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]