YOLOv8初体验：检测、跟踪与模型部署

随着深度学习技术的不断发展，目标检测已成为计算机视觉领域的重要应用之一。YOLOv8作为一种高效的目标检测算法，受到了广泛关注。本文将介绍如何使用YOLOv8进行目标检测、跟踪以及模型部署。

一、目标检测

使用YOLOv8进行目标检测非常简单，只需要通过命令行即可完成。具体命令如下：

yolotask=detect
mode=predict
model=yolov8n.pt
source=ultralytics/assets/bus.jpg
imgsz=640
show=True
save=True

如果模型权重不存在，程序会自动从GitHub中下载。执行该命令后，将在指定的图像上运行YOLOv8检测器，并显示检测结果。

二、目标跟踪

除了目标检测外，YOLOv8还支持多目标跟踪功能。目前支持BoT-SORT和ByteTrack两种多目标跟踪算法，默认的目标跟踪算法为BoT-SORT。使用方式如下：

yolo track model=yolov8n.pt source=test.avi show=True save=True

该命令将在给定的视频上运行多目标跟踪算法，并显示跟踪结果。同时，还可以通过save参数将跟踪结果保存为视频文件。

三、模型部署

为了在实际应用中使用YOLOv8，通常需要将其部署到硬件设备上。如果要用TensorRT部署YOLOv8，需要先使用以下命令将模型导出为onnx格式：

yolo export model=yolov8n.pt format=onnx opset=12

该命令将YOLOv8模型导出为onnx格式，以便后续使用TensorRT进行推理。导出后的onnx模型的输出维度为1x84x8400。这是因为YOLOv8的3个检测头一共有80x80+40x40+20x20=8400个输出单元格，每个单元格包含x,y,w,h这4项再加80个类别的置信度总共84项内容。

在实际部署过程中，还需要将onnx模型转换为适合特定硬件设备的格式，并进行优化以提高推理速度。这需要一定的硬件和软件知识，以及优化技巧。因此，对于没有相关经验的读者，建议寻求专业人士的帮助。

总结：通过本文的介绍，相信读者已经对如何使用YOLOv8进行目标检测、跟踪和模型部署有了初步了解。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的算法和参数，并进行相应的优化和调整。同时，也需要注意数据安全和隐私保护等问题。希望本文能对读者有所帮助，也欢迎读者分享自己的使用经验和心得体会。