yolov8s.onnx
时间: 2023-08-29 11:12:45 浏览: 140
您好!对于您提到的"yolov8s.onnx",我了解到这是指基于YOLOv3算法训练得到的一个目标检测模型的ONNX版本。YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,而YOLOv3则是YOLO系列中的第三个版本。ONNX(Open Neural Network Exchange)是一种跨平台的深度学习模型表示格式。通过使用yolov8s.onnx,您可以在不同的深度学习平台上加载和使用YOLOv3模型进行目标检测任务。请问对此还有其他问题吗?
相关问题
yolov8s.pt转成yolov8s.onnx
yolov8s.pt是YOLOv8的预训练权重文件,而yolov8s.onnx是将yolov8s.pt转换为ONNX格式后的文件。ONNX是一种跨平台、高性能的开放式神经网络交换格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型。将yolov8s.pt转换为yolov8s.onnx可以使得YOLOv8模型在不同的深度学习框架中使用,同时也可以提高模型的性能和效率。要将yolov8s.pt转换为yolov8s.onnx,可以使用如下命令:onnxruntime_tools.convert_yolov5s_simple(model='yolov8s.pt', output='yolov8s.onnx')。
yolov8s.onnx下载
<think>好的,我需要帮助用户下载YOLOv8s的ONNX模型文件。根据用户提供的引用内容,我需要先仔细查看引用中的信息,然后整理出步骤。首先,引用[2]提到了访问Ultralytics YOLOv8文档的网址,选择任务栏中的相应项目,比如检测、分割等,然后下载模型文件。用户需要的是ONNX格式的YOLOv8s模型,所以应该引导他们到对应的页面。
步骤可能包括:访问官网,找到任务栏,选择检测任务(因为YOLOv8s.onnx是检测模型),然后在模型列表中找到YOLOv8s,选择导出为ONNX格式。另外,引用[1]提到仓库中有ONNX版本,但用户可能更倾向于直接从官方下载,所以需要确认是否有直接下载的方式,或者是否需要通过导出命令。例如,用户可能需要先下载PyTorch模型,然后使用Ultralytics的导出功能转换为ONNX。不过根据引用[2],可能官网已经提供了ONNX的下载选项,不需要手动转换。
需要检查步骤是否准确,比如任务栏的选择是否正确,模型版本是否正确。还要注意区分YOLOv8s和YOLOv8s-seg,用户需要的是检测模型,所以应该指导他们选择检测任务下的YOLOv8s。最后,确保用户知道下载后的文件格式是否正确,以及如何验证。</think>### 如何下载 YOLOv8s 的 ONNX 模型文件?
根据引用内容,以下是具体步骤:
1. **访问 Ultralytics 官方文档**
打开 Ultralytics YOLOv8 文档的检测任务页面:[Ultralytics YOLOv8 文档 - 检测任务](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/)[^2]。
2. **选择任务类型**
- 在页面顶部的任务栏中,确认当前处于 **“Detection”(检测)** 任务页面(默认即为检测任务,无需额外切换)。
3. **查找模型文件**
- 向下滚动到 **“预训练模型”** 或 **“Model Zoo”** 部分。
- 在模型列表中,找到 **YOLOv8s** 的条目(名称可能标注为 `YOLOv8s.pt` 或 `YOLOv8s`)。
4. **导出为 ONNX 格式**
- 点击对应模型的 **“Export”**(导出)按钮。
- 在导出格式中选择 **ONNX**,系统会自动生成并下载 `YOLOv8s.onnx` 文件。
- 若官网未直接提供 ONNX 文件,可通过以下代码从 PyTorch 模型导出:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolov8s.pt") # 加载预训练模型
model.export(format="onnx") # 导出为 ONNX 格式
```
5. **验证文件**
- 下载完成后,检查文件名是否为 `yolov8s.onnx`,大小约为 43 MB(具体以实际版本为准)。
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