yolov8-obb onnx

### 将YOLOv8-OBB模型转换为ONNX格式 为了将YOLOv8-OBB模型转换成ONNX格式，可以利用PyTorch内置的功能来完成这一过程。具体来说，`torch.onnx.export()`函数提供了这种能力。 ```python import torch from ultralytics.nn.models import YOLO model = YOLO("ultralytics/cfg/models/v8/yolov8l-obb.yaml").load("yolov8l-obb.pt") dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) output_onnx = 'yolov8_obb.onnx' input_names = ["image"] output_names = ['boxes', 'labels'] dynamic_axes = {'image': {0: 'batch_size'}, 'boxes': {0: 'batch_size'}, 'labels': {0: 'batch_size'}} torch.onnx.export(model, dummy_input, output_onnx, input_names=input_names, dynamic_axes=dynamic_axes, opset_version=11, do_constant_folding=True, verbose=False) ``` 上述代码片段展示了如何通过给定的预训练权重文件创建YOLOv8-OBB实例并将其导出到指定路径下的`.onnx`文件中[^1]。 ### 使用ONNX中的YOLOv8-OBB模型 一旦成功地将模型保存为ONNX格式之后，在其他环境中部署变得更为容易。下面是如何加载这个新创建的ONNX模型的一个例子： ```python import onnxruntime as ort import numpy as np ort_session = ort.InferenceSession('yolov8_obb.onnx') def to_numpy(tensor): return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy() # 假设输入图像已经被处理成了合适的尺寸和通道顺序 img_np = ... # 这里应该是经过预处理后的图片数组形式的数据 outputs = ort_session.run(None, {"image": img_np}) ``` 这段脚本说明了怎样使用OnnxRuntime库读取之前生成的ONNX文件，并执行推理操作[^4]。