yolov8转化成onnx模型

### 将YOLOv8模型导出为ONNX格式的方法 YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一个先进的目标检测框架，支持多种任务和高效的推理性能。要将 YOLOv8 模型导出为 ONNX 格式，可以利用其内置的功能完成这一过程。 以下是具体的实现方式： #### 使用 `export` 命令导出 ONNX 模型 Ultralytics 的 YOLOv8 支持通过命令行工具轻松导出不同格式的模型，包括 ONNX。可以通过以下命令执行导出操作[^3]： ```bash yolo export model=yolov8n.pt format=onnx opset=12 ``` 上述命令中的参数解释如下： - `model`: 输入预训练的 `.pt` 文件路径。 - `format`: 导出的目标格式，在这里是 `onnx`。 - `opset`: 设置 ONNX 的版本号，默认推荐使用 12 或更高版本以兼容最新功能[^4]。 此命令会自动生成对应的 ONNX 文件，并保存到指定目录下。 --- #### 手动调用 Python API 实现导出 如果希望通过脚本手动控制导出流程，也可以借助 Ultralytics 库提供的 Python 接口来完成。具体代码示例如下： ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 调用 export 方法导出为 ONNX 格式 success = model.export(format='onnx', opset=12) if success: print("Model successfully exported as ONNX.") else: print("Export failed, please check the configuration or dependencies.") ``` 这段代码加载了一个名为 `yolov8n.pt` 的预训练权重文件，并将其转换为 ONNX 格式。注意需要确保安装了最新的依赖库以及正确的 ONNX 版本[^5]。 --- #### 验证导出后的 ONNX 模型 为了验证导出的 ONNX 模型是否正常工作，可以使用以下方法进行测试： 1. **使用 ONNX Runtime 测试** 安装 `onnxruntime` 并编写简单的推理代码来确认模型可用性。 ```python import onnxruntime import numpy as np # 初始化 ONNX 运行时环境 session = onnxruntime.InferenceSession("yolov8n.onnx") # 创建虚拟输入数据 (假设输入大小为 640x640) input_name = session.get_inputs()[0].name dummy_input = np.random.randn(1, 3, 640, 640).astype(np.float32) # 执行推理 outputs = session.run(None, {input_name: dummy_input}) print(outputs) ``` 2. **检查模型结构** 可以使用 `netron` 工具可视化 ONNX 模型架构，进一步确认导出结果是否符合预期。 --- ### 注意事项 - 确保使用的 PyTorch 和 ONNX 版本相互兼容。通常建议保持两者均为较新版本以减少潜在问题[^6]。 - 如果遇到内存不足或其他错误，尝试降低批量大小或调整图像分辨率再重新运行导出命令。 - 对于特定硬件平台（如 NVIDIA GPU），可能还需要额外配置 TensorRT 插件优化 ONNX 性能[^7]。 ---