YOLOv8 C++部署综合笔记
本资源文件提供了将YOLOv8模型部署到C++环境中的详细步骤和笔记。通过本笔记，您可以学习如何在C++中使用YOLOv8进行目标检测和图像分类。
内容概述
本笔记涵盖了以下主要内容：
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环境配置：详细介绍了如何在Windows 10系统上配置YOLOv8的C++推理环境，包括OpenCV、CUDA、ONNX Runtime等工具的安装和配置。
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模型转换：讲解了如何将YOLOv8模型从PyTorch格式转换为ONNX格式，并进一步部署到C++环境中。
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代码实现：提供了完整的C++代码示例，展示了如何在C++中加载和使用YOLOv8模型进行目标检测和图像分类。
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常见问题与解决方案：列出了在部署过程中可能遇到的常见问题及其解决方案，帮助用户快速排查和解决问题。
使用说明
- 环境准备：
- 确保您的系统已安装Visual Studio 2019或更高版本。
- 安装CUDA和cuDNN（如果需要GPU加速）。
- 安装OpenCV和ONNX Runtime。
- 模型准备：
- 下载YOLOv8的预训练模型，并将其转换为ONNX格式。
- 将转换后的ONNX模型文件放置在项目目录中。
- 代码编译与运行：
- 打开Visual Studio项目，配置项目属性，确保所有依赖库正确链接。
- 编译并运行项目，验证YOLOv8模型在C++环境中的推理效果。
注意事项
- 本笔记中的代码示例基于Windows 10系统，其他操作系统可能需要进行相应的调整。
- 在配置环境时，请确保所有依赖库的版本兼容，避免出现兼容性问题。
通过本笔记，您将能够顺利地将YOLOv8模型部署到C++环境中，并实现高效的目标检测和图像分类功能。