yolov8 ['onnx>=1.12.0', 'onnxsim>=0.4.33', 'onnxruntime']

yolov8是一种用于目标检测的深度学习模型。在使用yolov8模型之前，需要确保系统中安装了一些依赖库，包括'onnx>=1.12.0'、'onnxsim>=0.4.33'和'onnxruntime'。

首先，'onnx'是开源的神经网络模型的标准表示格式，版本需要大于等于1.12.0。这个依赖库是将模型转换为ONNX格式所必需的工具，可以帮助将其他深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）训练的模型转换为ONNX格式，以便在yolov8中使用。

其次，'onnxsim'是一个ONNX模型优化的库，版本需要大于等于0.4.33。这个依赖库可以对ONNX模型进行简化和优化，以减少模型的大小和计算资源的使用，提高模型的推理速度和效率。

最后，'onnxruntime'是用于在推理时运行ONNX模型的高性能引擎。这个依赖库提供了跨平台的ONNX模型推理支持，能够在不同硬件和操作系统上加速模型的推理过程。

综上所述，这三个依赖库都是在使用yolov8模型时必需的。'onnx'用于模型的转换和表示，'onnxsim'用于模型的优化，'onnxruntime'用于模型的推理。安装和配置好这些依赖库后，就可以使用yolov8进行目标检测任务了。