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
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如果你在做基于 YOLO 的目标检测，想要有个简单又直观的操作界面，基于 Pyside6 的图形化界面工具可以帮你省去多麻烦。YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8，甚至是 YOLOv9 都能方便地集成进来。你只需要一些基本配置，就能在图形界面上直接进行模型的训练、推理和优化。尤其适合那些想避免繁
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Yolov8 的 OBB 检测模型刚上线，挺有意思的一个方向。用过 Yolov 系列的你应该知道，标准检测是画矩形框，而 OBB 支持倾斜角度，像旋转物体、斜着放的牌子、非水平目标这些，用起来就更合适了。 OBB（Oriented Bounding Box）的好处在于定位更精确，尤其适合图像中有角度
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轻量模型的高效推理，yolov8n的.7z 压缩包资源还挺适合快速测试场景。尤其是你在边缘设备上跑个检测模型，文件小加载快，挺省事儿的。 yolov8n.7z 里的内容比较简洁，解压后就是直接能用的权重文件。配合官方源码或者自己训练的模型，都挺顺手的。不想自己慢慢训练？直接拿它推理就完事儿了。 建议
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【项目资源】：图像处理。包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源等各种技术项目的源码。包括C++、Java、python、web、C#、EDA等项目的源码。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业
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