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yolov8.onnx下载

时间: 2025-01-10 19:52:12 浏览: 412

### 下载 YOLOv8 ONNX 模型文件为了获取 YOLOv8 的 ONNX 模型文件，可以按照以下方法操作： #### 方法一：通过 Ultralytics 库导出如果已经安装了 `ultralytics` 库，则可以直接加载预训练的 PyTorch 版本的 YOLOv8 模型并将其转换成 ONNX 格式。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 加载YOLOv8模型 model.export(format='onnx') # 导出为ONNX格式[^1] ``` 这段 Python 脚本会自动处理模型权重下载以及格式转换的工作。最终会在当前工作目录下生成 `.onnx` 文件。 #### 方法二：直接从官方资源下载对于特定用途优化过的 ONNX 模型（比如语义分割），可以选择访问公开存储位置或项目发布页面来查找已有的 ONNX 文件链接进行下载。例如，针对需要同时完成对象识别和分割任务的应用场景，存在名为 `YOLOv8s-seg.onnx` 的专用版本[^2]。通常情况下，这些预先准备好的 ONNX 文件可以通过浏览器或者命令行工具 wget/curl 来快速获得。具体 URL 需要查阅相关文档或公告。 #### 方法三：基于现有代码示例调整如果有现成的例子展示了如何初始化一个 ONNX 推理环境，那么可以根据该例子中的路径提示去寻找对应的 ONNX 文件。如下面 C++ 和 OpenCV 结合使用的案例所示，在实际应用前应当确保拥有正确的 ONNX 文件副本以便于加载到程序中[^4]。 ```cpp #include <iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/dnn/dnn.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(){ Net net = readNetFromONNX("path/to/yolov8s.onnx"); // 此处需替换为真实的 ONNX 文件路径 Mat img = imread("example.jpg"); ... } ```

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