YOLOv8-pose在ncnn框架下的部署代码
本仓库提供了YOLOv8-pose模型在ncnn框架下的部署代码，包括onnx模型文件、.bin和.param文件。通过这些资源，您可以轻松地将YOLOv8-pose模型部署到ncnn框架中，实现高效的姿态估计任务。
资源文件说明
- onnx文件: YOLOv8-pose模型的原始ONNX格式文件，用于模型的导入和转换。
- *.bin文件: ncnn框架下的二进制权重文件，包含了模型的权重参数。
- *.param文件: ncnn框架下的模型结构文件，描述了模型的网络结构和参数配置。
部署过程记录
本仓库的部署过程详细记录在CSDN博客中，涵盖了ncnn和pnnx的安装步骤，以及模型结构的更改和转换过程。通过这些步骤，您可以顺利地将YOLOv8-pose模型部署到ncnn框架中，并进行姿态估计任务的推理。
使用方法
- 下载资源文件: 从本仓库下载所需的onnx、.bin和.param文件。
- 安装ncnn和pnnx: 按照部署过程记录中的步骤，安装ncnn和pnnx工具。
- 模型转换: 使用pnnx工具将onnx模型转换为ncnn所需的.bin和.param文件。
- 部署推理: 将转换后的模型文件加载到ncnn框架中，进行姿态估计任务的推理。
注意事项
- 确保ncnn和pnnx工具已正确安装，并且环境配置无误。
- 在模型转换过程中，注意检查模型结构的更改是否符合预期。
- 部署过程中如遇到问题，可参考部署过程记录中的详细步骤进行排查。
通过本仓库提供的资源和部署过程记录，您可以快速上手YOLOv8-pose模型在ncnn框架下的部署，实现高效的姿态估计任务。