将yolov8的pt模型转换为onnx

要将yolov8的pt模型转换为onnx，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在命令行中运行以下命令来进行模型的转换：

   python export.py --weights yolov8.pt --img 640 --batch 1

这将生成一个名为`yolov8.onnx`的onnx模型文件。

2. 接下来，可以使用转换后的onnx模型进行推理或测试验证。例如，可以运行以下命令来进行推理：

   python detect.py --weights yolov8.onnx --img 640 --conf 0.4

这将使用onnx模型进行目标检测，并在图像上绘制出检测结果。

3. 如果需要进行测试和验证，可以运行以下命令：

   python val.py --weights yolov8.onnx --img 640 --conf 0.4

这将使用onnx模型对验证数据集进行目标检测，并输出验证结果。

请注意，针对不同的使用场景和需求，可能还需要根据具体情况进行一些修改，比如修改export.py的代码来指定数据源文件和模型权重文件的路径。具体修改方法可以参考引用中提到的步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5_for_rknn:PyTorch中的YOLOv5&gt; ONNX&gt; RKNN](https://download.csdn.net/download/weixin_42116847/18557073)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [yolov5 pt 模型 导出 onnx](https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/125597564)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [yolov5 pt文件转换为onnx格式](https://blog.csdn.net/weixin_46504385/article/details/130088774)[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: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]