高通QAI AppBuilder介绍系列7：目标检测应用实例

[chipseeker]

YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。共有检测/分割/姿势/定向检测/这几种功能模型

 

 

 

YOLOv8_det是YOLO 系列目标检测模型，专为高效、准确地检测图像中的物体而设计。该模型通过引入新的功能和改进点，如因式分解卷积（factorized convolutions）和批量归一化（batch normalization），在性能和灵活性上有显著提升。YOLOv8_det 还具有较高的计算效率，能够在各种硬件平台上运行，从 CPU 到 GPU 都能提供出色的性能。其设计使其在实时检测任务中表现优异，适用于智能驾驶、安防监控、医疗影像、工业检测等多个领域。总的来说，YOLOv8_det 是一个强大且高效的图像处理工具，适用于需要高精度和高性能的应用场景。

根据不同的模型大小，yolov8又分yolov8n/yolov8s/yolov8m/yolov8l/yolov8x等不同大小的模型。

 本文章主要介绍使用YOLOv8_det（yolov8n)模型进行目标检测，如何配置QAI AppBuilder工具及环境。包括了准备需要处理的图像数据，加载YOLOv8_det模型，运行示例代码进行目标检测，查看处理后的图像效果等步骤。通过这些步骤，可以更加熟悉地使用YOLOv8_det模型并进行目标检测工作。

 

 

具体的实现和操作步骤参考：QAI AppBuilder 快速上手(7)：目标检测应用实例-CSDN博客