windows 部署yolov8
时间: 2025-06-16 11:25:19 浏览: 16
### 在 Windows 系统上部署 YOLOv8 模型的步骤
在 Windows 系统上部署 YOLOv8 模型需要完成以下任务:安装必要的依赖项、准备模型文件、进行量化(如果需要)以及执行推理。以下是详细的说明:
#### 1. 安装依赖项
首先,确保系统已安装 Python 和相关工具。推荐使用 Anaconda 创建虚拟环境以管理依赖项:
```bash
conda create -n npu python=3.11 # 创建虚拟环境
conda activate npu # 激活虚拟环境
python -m pip install --upgrade pip # 升级 pip 到最新版本
```
接下来,安装 YOLOv8 所需的库:
```bash
pip install ultralytics # 安装 YOLOv8 的官方库
```
#### 2. 下载并准备模型
从 Ultralytics 的官方仓库下载预训练的 YOLOv8 模型。例如,下载 nano 版本的模型:
```bash
yolo export model=yolov8n.pt format=onnx # 导出为 ONNX 格式
```
这一步会生成 `yolov8n.onnx` 文件,该文件是后续部署的基础[^1]。
#### 3. 配置量化(可选)
如果需要生成 INT8 对称量化的模型,可以参考 Milk-v Duo 的量化流程。首先生成校准表文件 `yolov8n_cali_table`,然后运行量化命令:
```bash
python model_deploy.py \
--mlir yolov8n.mlir \
--quant_input \
--quant_output \
--quantize INT8 \
--calibration_table yolov8n_cali_table \
--chip cv180x \
--model yolov8n_cv180x_int8_sym.cvimodel \
--test_input yolov8n_in_f32.npz \
--test_reference yolov8n_top_outputs.npz \
--tolerance 0.85,0.45
```
注意:上述命令适用于特定硬件(如 CV180x)。如果目标硬件不同,请调整参数[^1]。
#### 4. 编写推理代码
以下是一个简单的 Python 推理代码示例,展示如何加载 YOLOv8 模型并进行目标检测:
```python
import cv2
from ultralytics import YOLO
# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.pt") # 或者加载量化后的模型
# 读取图像
image = cv2.imread("example.jpg")
# 进行推理
results = model(image)
# 可视化结果
for result in results:
boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取边界框
for box in boxes:
x1, y1, x2, y2 = map(int, box)
cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow("Result", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
#### 5. 测试与验证
运行上述代码以验证模型是否正确加载并生成预期的检测结果。如果遇到问题,请检查模型文件路径、依赖项版本以及硬件兼容性。
---
###
阅读全文
相关推荐


















