yolov8 onnx模型推理圖片

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一种基于卷积神经网络的目标检测算法，它在YOLO系列中是最新的版本。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放标准格式，用于表示机器学习模型，使得模型能够在各种深度学习框架之间进行交换和部署。

当YOLOv8模型训练完成后，通常会将其转换为ONNX格式，以便于跨平台使用，包括在服务器端如TensorFlow Serving、在移动设备上或浏览器环境中利用JS引擎等。对于图片推理，过程如下：

1. **模型下载与准备**：首先从开源库获取预训练的YOLOv8 ONNX模型，例如GitHub仓库中就有这样的模型文件。

2. **读取图片**：将待检测的图片加载到内存中，保持其原始尺寸或者按照模型所需的输入尺寸进行调整。

3. **模型加载**：使用支持ONNX的库，如onnxruntime、tensorflow-onnx等，在指定环境中加载模型。

4. **前向传播**：将图像作为输入传递给模型，并通过模型进行计算。模型会生成包含预测框、类别概率以及置信度的结果。

5. **解析结果**：解析模型返回的输出，通常包含了每个检测目标的位置信息、类别以及置信度评分。

6. **可视化展示**：根据需要，可以将检测结果绘制成热力图或标注在原图上，显示检测出的对象及其类别。