YOLOv8 rknn python

### 使用YOLOv8模型进行RKNN转换与推理

#### RKNN转换流程

为了将YOLOv8模型转换为RKNN格式，需要遵循特定的步骤并确保环境配置正确。建议使用的Python环境中应包含`torch==1.8`以及`torchvision==0.9.1`版本[^2]。

pip install torch==1.8 torchvision==0.9.1

完成环境搭建后，可以利用官方工具或自定义脚本来执行模型转换工作。通常情况下，这涉及到加载预训练好的YOLOv8权重文件，并通过指定API将其导出成RKNN格式。

#### Python中实现YOLOv8 RKNN推理

一旦获得了`.rknn`格式的目标检测模型，在Python环境下可以通过如下方式调用该模型来进行图像推理：

进入项目对应的目录结构，例如`rknn_model_zoo/examples/yolov8/python`，然后编辑命令参数来匹配实际部署情况下的路径设置[^1]。

import argparse

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--model_path', type=str, required=True,
                        help='Path to the .rknn model file')
    parser.add_argument('--img_show', action='store_true',
                        help='Show processed images during inference')
    parser.add_argument('--img_save', action='store_true',
                        help='Save output images after processing')
    parser.add_argument('--target', default="rk3588", type=str,
                        choices=['rk3566', 'rk3568', 'rk3588'],
                        help='Target device for running inference')

    args = parser.parse_args()

if __name__ == '__main__':
    main()

上述代码片段展示了如何解析命令行输入以适应不同应用场景的需求。对于具体的推理逻辑，则依赖于底层库函数的支持，这些细节会因所选框架而异[^4]。