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文章目录

• • • 一、模型导出ONNX结构对比：为何要“化繁为简”？ 🤔
    • 二、YOLOv8-Pose导出ONNX的代码修改 💻
    • • 1. 步骤一：修改`ultralytics/nn/modules/head.py` 中的 `Detect` 模块
    • 一、模型导出ONNX结构对比：为何要“化繁为简”？ 🤔
    • 二、YOLOv8-Pose导出ONNX的代码修改 💻
    • • 1. 步骤一：修改`ultralytics/nn/modules/head.py` 中的 `Detect` 模块
      • 2. 步骤二：修改\`ultralytics/nn/`ultralytics/nn/modules/head.py` 中的 `Pose` 模块
      • 3. 步骤三：增加保存ONNX模型代码
      • 4. 步骤四：运行导出代码
    • 三、推理运行代码：CPU端“重建”世界的魔法 ✨
    • • **1. 前置准备与常数定义：**
  • **`meshgrid`和`GenerateMeshgrid()`：\*\*\*\*`meshgrid`和`GenerateMeshgrid()`：**
  • • • \*\*2.**2. `DetectBox`类，`IOU`，`NMS`，`sigmoid`：**
      • \*\*3.**3. `postprocess(out, img_h, img_w)`：核心解码逻辑！**
      • **4. `precess_image`：图像预处理**
      • \*\*5. \`detect**5. `detect(img_path)`：主控制函数**
      • \*\*6. \`if**6. `if __name__ == '__main__':`：程序入口**
    • 四、全部代码见百度云盘 ☁️
    • 五、总结与展望：迈向边缘AI部署的极致优化 🚀