onnx模型 yolov8

### 使用ONNX模型进行YOLOv8的转换和部署

#### 导出YOLOv8为ONNX格式
为了将YOLOv8模型转换成ONNX格式，可以使用`ultralytics`库中的方法。通过指定`.pt`文件路径来加载预训练的YOLOv8模型实例，并调用其内置的`export()`函数完成转换过程。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")
model.export(format="onnx")

这段代码实现了从PyTorch到ONNX格式的有效迁移[^1]。

#### 部署ONNX模型至运行环境
一旦获得了ONNX版本的YOLOv8模型，下一步就是准备相应的计算资源以便执行推理任务。对于Python开发者来说，可以直接借助`onnxruntime`库来进行快速集成；而对于C++项目，则需依赖于官方提供的API接口实现相同的功能。

##### Python环境下部署
在Python环境中，除了基本的数据处理工具外，还需要安装特定的支持包以确保最佳性能表现：

pip install ultralytics onnxruntime-gpu opencv-python

上述命令下载了必要的软件组件，其中包含了GPU加速支持选项，有助于提高实际应用中的效率[^3]。

##### C++环境下部署
针对C++应用程序而言，在成功编译链接之后，应当按照如下流程开展工作：创建SessionOptions对象调整线程数等参数设定；构建InferenceSession实例读取目标.onnx文件；定义Ort::MemoryInfo结构体指明数据存储位置；最后编写辅助函数负责图像预/后置处理逻辑[^2]。

#### 性能优化建议
当考虑进一步提升基于ONNX Runtime平台上的YOLOv8检测速度时，可以从以下几个方面入手探索解决方案：
- 启用硬件级特性（如CUDA、TensorRT），充分利用现代图形处理器的强大算力；
- 对原始图片实施批量传输策略减少I/O开销；
- 尝试量化技术降低权重精度从而加快运算速率。