YOLOv8模型训练与部署优化
使用YOLOv8模型时，进行模型训练和部署是关键步骤。首先，我们可以将训练好的.pth模型转换为ONNX格式，以便在不同平台和框架上使用。通过命令行或Python脚本，指定模型路径、输出格式以及是否进行简化，可以轻松完成转换过程。
此外，为了进一步提升模型性能，我们可以添加NMS插件并优化后处理步骤。执行tensorrt目录下的特定脚本，如yolov8_add_postprocess.py，可以自动完成这些操作。
通过上述步骤，我们可以更高效地训练和部署YOLOv8模型，并提升其在目标检测任务中的性能。
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