GMKtec G5 部署YOLOv8

GMKtec G5是一款可能是某种嵌入式系统或是硬件平台，而YOLOv8是一个目标检测算法，全称为You Only Look Once version 8，是实时物体检测模型的一个进化版本。要在GMKtec G5上部署YOLOv8，你需要完成以下步骤：

1. **环境准备**：首先确保GMKtec G5支持必要的开发工具链和运行环境，比如Linux系统和Python库（如TensorFlow或PyTorch等深度学习框架）。

2. **下载模型**：从YOLOv8的GitHub仓库下载预训练的模型权重，通常会有一个适合特定硬件的优化版本。

3. **安装依赖**：安装用于推理的YOLOv8库，例如`darknet`或`ultralytics/yolov5`，它们提供了YOLOv8的轻量级实现。

4. **模型转换**：如果需要，将YOLOv7或YOLOv8模型转换为适应GMKtec G5硬件架构的格式，这可能涉及模型量化、剪枝或微调。

5. **配置文件调整**：针对GMKtec G5的内存、CPU限制和输入尺寸，修改YOLOv8的配置文件（如`.cfg`或`.yaml`）以优化性能。

6. **编译及加载**：在GMKtec G5上编译YOLOv8并生成可执行文件，然后加载模型到设备上。

7. **测试与验证**：通过实际图像数据对模型进行测试，确保其在GMKtec G5上的识别准确性和速度。