优化YOLO实现小型设备的目标检测部署

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 本文致力于从量化感知训练到剪枝，探索如何让YOLOv8在边缘设备上更快、更高效。想象在你的智能手机或无人机上运行一个能够实时检测物体的AI模型，而不会卡顿或耗尽电池。但这正是YOLOv8带来的目标检测的未来。YOLOv8是目前最快、最准确的物体识别模型之一，但它也相当庞大。当将这个模型部署在手机、传感器或嵌入式系统等资源有限的小型设备上时，你可能会很快遇到性能问题。这时，优化技术就派上用场了。 在本文中，我们将探讨如何通过量化感知训练（QAT）、剪枝等工具，将YOLOv8转变为一种轻量、高效的检测机器，使其在低资源设备上无缝运行。无论你是构建下一代智能摄像头还是移动应用，优化YOLOv8都是实现高性能、实时目标检测的关键。 为什么选择Y ………………………………