yolov8部署runtime

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，你提到了yolov8的部署runtime的问题。根据引用\[1\]中提到的代码参考自一个GitHub项目，建议你去查看源码以获取更详细的信息。此外，引用\[2\]中提到了使用yolov5-6.2版本的yolov5n模型，在C++上使用onnxruntime进行部署，并且发现onnxruntime比opencv dnn快一些。然而，它仍然没有pytorch python快。所以，如果你想部署yolov8，你可以考虑使用onnxruntime，并参考相关的源码和文档来进行部署。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov8 ONNX Runtime C++ 部署](https://blog.csdn.net/weixin_45824067/article/details/130514799)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Yolov5 ONNX Runtime 的 C++部署](https://blog.csdn.net/weixin_45824067/article/details/130237533)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Onnxruntime之yolov7部署（cpp）](https://blog.csdn.net/weixin_42990464/article/details/127407011)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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