iOS 与 Unity 中使用 YoloV8

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已于 2023-07-10 19:40:45 修改

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分类专栏： AI人工智能开发大吉 iOS开发大吉 Unity_CS 文章标签： YOLO ios unity ai

于 2023-06-15 17:59:28 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_52635912/article/details/131231936

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本文介绍了如何在iOS和Unity中使用YOLOv8进行目标检测。首先，通过Anaconda环境安装AI开发所需库，然后详细讲解了如何安装YOLOv8并下载模型文件。接着，阐述了将YOLOv8模型导出为ONNX和CoreML格式，以便在Unity和iOS平台上运行。此外，还涵盖了实例分割、目标跟踪和姿态估计等应用场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

0. 【可选】安装 AI开发的环境： Anaconda；

…略

1.安装YoloV8 【官网：https://github.com/ultralytics/ultralytics】

命令行中：【会自动安装依赖的库】

//   -i 豆瓣源镜像;     【 直接安装很慢:   pip install ultralytics  】
 pip install ultralytics -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

2. 手动下载 AI模型 .pt 文件

请添加图片描述

3. 本地测试:

yolo predict model=(模型路径)yolov8n.pt source=(测试图片/视频路径，可本地或url自动下载)‘https://ultral

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yolov8实时推理目标识别、区域分割、姿态识别 Qt GUI

Littro Innovations

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介绍一个GUI工具，可以实时做yolov8模型推理，包括目标检测、姿态识别、跟踪、区域分割等操作。推理模型用的是yolov8转onnx之后的。用ultralytics自带的转换即可，不用带NMS。结果呈现上除了图上的框和类别标注，还有每个目标的置信度、BBox坐标。需要的环境推荐用python3.7以上，python3.11以下。模型输入支持yolov8 n,s,m,l,x。输入方式支持本地图片、视频和RTSP视频流。下面还提供了置信度、IOU、帧间隔的设置。目标识别、区域分割、姿态识别。

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yolo-unity:适用于Unity的YOLO游戏中对象检测（Windows）

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这是一个过时的项目。将用于Unity中的图像分类。参见适用于Unity的YOLO游戏中对象检测（Windows）通过对Unity（Windows）进行实验性的。使用，请参阅相应的。如何使用编译YoloSrc\Yolo.sln 发布YoloServer项目启动YoloSrc\YoloServer\bin\Release\netcoreapp2.1\win-x64\YoloServer.exe 在Unity编辑器中打开YoloUnity项目并进入播放模式如果出现Grpc.Core.RpcException，请退出并重新进入播放模式。

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作为Unity3D开发，需要实现图像分类功能，标准方法是python训练好模型udp和unity通信发送识别结果，可是python如壁垒。发现unity的某个插件可以解析模型文件，接下来介绍不用会python的情况下完成图像分类。需要使用Unity2023.2进行开发，使用sentis插件以及关于yolov8n的解析脚本来实现unity识别。同时需要训练模型，有官方demo，替换自己的数据集训练就好。一、模型训练。

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0. 【可选】 安装 AI开发的环境： Anaconda；

1.安装YoloV8 【官网：https://github.com/ultralytics/ultralytics】

2. 手动下载 AI模型 .pt 文件

3. 本地测试:

0. 【可选】安装 AI开发的环境： Anaconda；