### 使用 OpenVINO 2023 部署 YOLOv8 ONNX 模型 为了使用 OpenVINO 2023 部署 YOLOv8 ONNX 模型，可以遵循以下方法： #### 准备工作 确保已经安装并配置好 OpenVINO 工具套件环境。这通常涉及设置 Python 虚拟环境以及激活必要的依赖项。 #### 加载模型 通过 `ultralytics` 库加载预训练好的 YOLOv8 模型，并将其导出为 ONNX 格式以便后续处理[^2]: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("./models/yolov8s.pt") # 加载官方提供的 .pt 格式的YOLOv8小规模版本模型 model.export(format="onnx", opset=12, simplify=True) # 导出为ONNX格式文件 ``` #### 将 ONNX 文件转换成 IR (Intermediate Representation) 利用 Model Optimizer 来优化 ONNX 模型并生成适合推理使用的中间表示形式（IR），即 XML 和 BIN 文件组合： ```bash mo --input_model yolov8s.onnx --output_dir ./ir_models/ ``` 此命令会读取指定路径下的 `.onnx` 文件作为输入源，并将编译后的结果保存到目标目录下。 #### 初始化 Inference Engine 并执行推断操作 创建一个简单的应用程序来初始化 IECore 对象实例化网络对象完成前向传播计算获取检测框位置信息等。 ```python import cv2 from openvino.runtime import Core ie_core = Core() net = ie_core.read_model(model="./ir_models/yolov8s.xml") compiled_model = ie_core.compile_model(net, device_name="CPU") infer_request = compiled_model.create_infer_request() image_path = 'test_image.jpg' img = cv2.imread(image_path) # Preprocess image according to network requirements... processed_img = preprocess(img) inputs_dict = {"images": processed_img} result = infer_request.infer(inputs_dict)['output_tensor'] post_process(result, img.shape[:2]) cv2.imshow('Detection Results', post_processed_result) cv2.waitKey(0); cv2.destroyAllWindows(); ``` 上述代码片段展示了如何基于 OpenVINO 进行图像分类或物体识别任务中的基本流程；其中包含了从准备测试图片到最后显示预测边界框的过程描述。