文件中包含内容： 使用平台为RK3588 (1)step1:pt模型转onnx (2)step2: onnx调用做推理 (3)step3: onnx转rknn模型 (4)step4:rknn模型调用

yolov8模型初体验

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将labelme数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集，并可自动划分训练集和验证集

结合原作者代码和文档，并基于自己的理解重新绘制的可读性更高更易理解的文档，并自己重写的项目代码，注释完整清晰。 代码可读性高,可直接使用

yolov8同时推理多路视频流，同时支持torch和onnx推理

YOLOv8预训练权重文件集合(YOLOv8n,YOLOv8s,YOLOv8m,YOLOv8l,YOLOv8x) YOLOv8 pretrained Detect models are shown here. Detect, Segment and Pose models are pretrained on the COCO dataset, while Classify models are pretrained on the ImageNet dataset. Model size (pixels) mAPval 50-95 Speed CPU ONNX (ms) Speed A100 TensorRT (ms) params (M) FLOPs (B) YOLOv8n 640 37.3 80.4 0.99 3.2 8.7 YOLOv8s 640 44.9 128.4 1.20 11.2 28.6 YOLOv8m 640 50.2 234.7 1.83 25.9 78.9 YOLOv8l 640 52.9 375.2 2.39 43.7 165.2 YOLOv8x 640 53

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该资源包含：yolov8n.pt，yolov8s.pt，yolov8m.pt，yolov8l.pt，yolov8x.pt目标检测预训练权重文件

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