yolov8环境部署

要进行YOLOv8的环境部署，首先需要进行以下准备工作：
1. 将coco.names文件移动到yolov8_openvino文件夹下。
2. 确保在models文件夹中已经放置了YOLOv8的onnx模型以及openvino模型。

接下来，按照以下步骤进行环境搭建：
1. 下载并安装LabVIEW工具包。
2. （选做）安装OpenVINO 2022开发工具，这是一个可选的步骤，如果需要使用OpenVINO工具来导出YOLOv8模型，可以进行安装。

如果你需要导出YOLOv8模型为OpenVINO格式，可以按照以下步骤进行操作：
1. 安装YOLOv8。
2. 下载模型权重文件。
3. 将模型导出为OpenVINO格式。

完成环境搭建后，你可以进行项目实践，实现实时目标检测。可以选择加载YOLOv8的openvino模型或者onnx模型来实现这一功能。

最后，你可以进行速度对比，比较不同模型的推理速度。并且可以参考项目源码来进行更多的实践和学习。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【YOLOv8】实战二：YOLOv8 OpenVINO2022版 windows部署实战](https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/130412986)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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