如何把训练好的yolov8-seg模型的best.pt文件转换为matlab支持的格式

将YOLOv8-seg最佳模型转换为MATLAB支持的格式
为了将YOLOv8-seg的最佳模型(best.pt)文件转换成MATLAB能够支持的格式，可以采用ONNX作为中间表示形式。PyTorch模型可以通过torch.onnx.export()方法导出到ONNX格式[^1]。
导出YOLOv8-seg至ONNX格式
首先，在Python环境中安装必要的库：
pip install torch onnx opencv-python-headless
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接着编写脚本完成从.pt到.onnx的转换：
import torch
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('path/to/best.pt') # 加载训练好的YOLOv8-seg模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 创建虚拟输入张量

output_onnx = 'yolov8seg_best.onnx'
input_names = ["image"]
output_names = ['boxes', 'masks']

torch.onnx.export(model.model,
dummy_input,
output_onnx,
input_names=input_names,
output_names=output_names,
opset_version=12)
print(f"Model has been converted to ONNX and saved at {output_onnx}")
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上述代码片段展示了如何利用torch.onnx.export()函数来保存一个预训练的YOLOv8分割网络结构及其参数到指定位置，并指定了输入输出名称以便后续处理。
在MATLAB中导入ONNX模型
一旦获得了.onnx文件，则可以在MATLAB里通过Deep Learning Toolbox中的importONNXLayers命令读取该模型并创建对应的Layer对象用于进一步操作或者部署应用[^2]。
% MATLAB环境下的代码示例
layers = importONNXLayers('yolov8seg_best.onnx');
analyzeNetwork(layers);
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此部分介绍了怎样借助MATLAB内置的功能解析由Python端生成的神经网络架构描述文件(.onnx)，从而实现跨平台间的兼容性。