YOLOv8分割模型部署的神级教程，手把手带你玩转AI！

2023-10-23 05:20:58

YOLOv8 分割模型部署：开启 AI 新篇章

准备工作：踏上部署征程的第一步

在开启 YOLOv8 分割模型部署之旅之前，我们必须确保已经做好万全的准备。首先，我们必须拥有一个经过训练的 YOLOv8 分割模型。如果没有，可以参考之前的文章《基于 YOLOv8 分割模型实现垃圾识别》。此外，我们需要安装 ONNXRuntime 环境、Python 环境以及一台配备合理配置（最好配备 GPU）的计算机。

庖丁解牛：将模型转换为 ONNX 格式

准备好一切后，就可以将训练好的 YOLOv8 分割模型转换为 ONNX 格式。ONNX 是一种开放式神经网络交换格式，允许模型在不同的框架和平台之间无缝转换。以下是转换步骤：

安装必备库：pip install onnx
将模型导出为 ONNX 格式：python export_onnx.py --model yolov8.pt --output yolov8.onnx

神兵利器 ONNXRuntime：部署模型得心应手

现在我们已经得到了 ONNX 格式的模型，就可以使用 ONNXRuntime 部署和运行模型了。ONNXRuntime 是一个高性能推理引擎，专为在生产环境中部署和运行 ONNX 模型而设计。部署步骤如下：

安装 ONNXRuntime：pip install onnxruntime
编写部署代码：

import onnxruntime

# 加载 ONNX 模型
model = onnxruntime.InferenceSession('yolov8.onnx')

# 准备输入数据
input_data = ...

# 推理
output = model.run([input_data])

# 处理输出结果
...

部署实战：用 Python 代码部署 YOLOv8 分割模型

掌握了部署原理，我们就可以用 Python 代码部署 YOLOv8 分割模型了。以下是一个示例代码，展示了如何加载模型、准备输入数据和执行推理：

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime

# 加载 ONNX 模型
model = onnxruntime.InferenceSession('yolov8.onnx')

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 预处理图像
image = cv2.resize(image, (640, 640))
image = image.astype(np.float32) / 255.0

# 准备输入数据
input_data = np.expand_dims(image, axis=0)

# 推理
output = model.run([input_data])

# 后处理输出
masks = output[0]
masks = np.argmax(masks, axis=1)

# 显示分割结果
cv2.imshow('Segmentation Result', masks)
cv2.waitKey(0)