57、Yolov8-seg实例分割部署NCNN、MNN、ONNX、OpenVINO、OAK，RK3588平台上

sxj731533730

已于 2023-06-16 13:16:12 修改

阅读量5.2k

点赞数 5

分类专栏： Python基础知识文章标签： YOLO mnn openvino

于 2023-04-22 08:49:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sxj731533730/article/details/130300320

版权

Python基础知识专栏收录该内容

65 篇文章 ¥299.90 ¥399.90

订阅专栏

超级会员免费看

本文记录了将Yolov8-seg模型部署到NCNN、MNN、ONNX、OpenVINO以及OAK平台的过程，包括模型转换、推理测试和遇到的问题。提供了相关代码和测试结果，并给出了转换ONNX和OpenVINO模型的详细步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基本思想：部署yolov8-seg到ncnn、mnn、openvino、oak,rk3588平台上，仅仅做记录

测试时间2023-04-28代码main主分支

实验模型：链接: https://pan.baidu.com/s/1ilX1YMuhONkisKuGuiqvWw?pwd=75ti 提取码: 75ti

测试图片

一、先转成是用官方模型转onnx首先，然后进行sim一下,是用模型日期2023-04-22，下载模型然后生成ttochscript、onnx和openvino模型

1）使用pnnx转模型

ubuntu@ubuntu:~/Downloads/pnnx-20230420-ubuntu (1)/pnnx-20230420-ubuntu$ ./pnnx /home/ubuntu/ultralytics/yolov8n-seg.torchscript inputshape=[1,3,640,640]
pnnxparam = /home/ubuntu/ultralytics/yolov8n-seg.pnnx.param
pnnxbin = /home/ubuntu/ultralytics/yolov8n-seg.pnnx.bin
pnnxpy = /home/ubu

了解本专栏