<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"> <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path> </svg> <p>为了编写一个详细的YOLOv8旋转目标检测ONNX部署教程，我们需要考虑几个关键点：模型转换为ONNX格式、ONNX模型的部署以及后处理逻辑。由于YOLOv8本身还未发布，我们将基于现有的知识和技术来进行推断。</p> 讯享网
以下是部署YOLOv8旋转目标检测模型到ONNX的步骤，包括代码示例。请注意，这只是一个假设性的教程，因为YOLOv8的具体细节尚未公开。
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1. 准备环境
确保安装了以下依赖：
- Python 3.7+
- PyTorch 1.10+
- torchvision
- OpenCV
- numpy
- onnx
- onnxruntime
- tqdm
安装所需的库：
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2. 模型转换为ONNX格式
假设你已经有了一个经过训练的YOLOv8旋转目标检测模型，接下来将其转换为ONNX格式。
导入库
转换为ONNX
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3. ONNX模型部署
接下来，我们将使用ONNX Runtime来加载和运行ONNX模型。
导入库
加载ONNX模型
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预处理
后处理
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推理过程
可视化结果
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4. 运行检测
结果展示
类别：
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