yolov8模型嵌入oak

### 将YOLOv8模型集成到OAK设备中的方法 要将YOLOv8模型成功部署到OAK（OpenCV AI Kit）设备中，需遵循特定的转换流程以及适配硬件的要求。以下是实现这一目标的关键技术细节： #### 1. **模型优化与量化** YOLOv8通常以PyTorch框架训练完成，而OAK设备支持ONNX格式作为输入模型的标准形式之一。因此，在部署之前需要先将YOLOv8模型导出为ONNX格式，并对其进行必要的优化和量化处理[^1]。 ```python import torch from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型或其他自定义版本 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 创建虚拟输入张量 (batch_size=1) torch.onnx.export( model.model, dummy_input, 'yolov8n.onnx', input_names=['input'], output_names=['output'], opset_version=12 ) ``` 此代码片段展示了如何通过`torch.onnx.export()`函数将YOLOv8模型保存成兼容OAK设备所需的ONNX文件[^2]。 #### 2. **验证ONNX模型结构** 为了确保导出后的ONNX模型能够被OAK正确解析并运行，建议使用工具如Netron来可视化检查其网络架构是否符合预期标准[^3]。 另外还需注意的是，部分复杂的算子可能不完全受DeepLearning推理引擎的支持，所以如果遇到性能瓶颈或者错误提示，则考虑简化原生算法逻辑或是寻找替代操作符表达方式[^4]。 #### 3. **加载至DepthAI管道配置** 一旦拥有了经过测试无误的ONNNX文件之后，就可以着手编写相应的Python脚本来设置整个数据流管线了。下面给出了一段基础示例用于展示怎样把先前准备好的检测器接入实际应用环境当中去[^5]: ```python from depthai_sdk import Previews, DepthAISDK sdk = DepthAISDK({ 'camera': { 'source': Previews.color.name, 'properties': {'fps': 30} }, 'nn': { 'source': Previews.color.name, 'path': './yolov8n.blob', # 转换得到的目标二进制文件路径 'count_label': True } }) with sdk: while True: data = sdk.getData() frame = data['color']['data'] detections = data['detections'] if frame is not None and detections is not None: for detection in detections: bbox = detection['bbox'] label = detection['label'] cv2.rectangle(frame, ... ) # 绘制边界框及其他相关信息 cv2.imshow('preview', frame) key = cv2.waitKey(1) if key == ord('q'): break ``` 这里特别强调一点就是关于`.blob`类型的生成过程——它实际上是由官方提供的编译器依据指定平台特性从原始ONNX描述进一步加工而来的产品；具体命令如下所示[^6]: ```bash ./compile_model.sh yolov8n.onnx shaves_7 mv yolov8n_openvino_2022.1_shaves_7.blob ./yolov8n.blob ``` 以上步骤涵盖了从初始状态直至最终成果呈现所涉及的主要环节概述。当然针对不同场景需求还可能存在额外定制化调整空间。