YOLOv8 图像分类及.tflite部署

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 目标检测是计算机视觉中用于识别和定位图像或视频中对象的一种技术。图像定位是使用边界框来识别一个或多个对象的正确位置的过程，这些边界框对应于对象周围的矩形形状。 这个过程有时会与图像分类或图像识别混淆，后者的目标是将图像或图像中的对象预测为一个类别或类别之一。 YOLO开发者将目标检测问题构建为回归问题，而不是分类任务，通过空间上分离边界框，并使用单个卷积神经网络（CNN）将概率与每个检测到的图像相关联，如这里所示。 将图像分割成小单元，并将概率与每个检测到的图像关联 YOLO在竞争中领先的原因包括其： 速度 检测精度 良好的泛化能力 开源 将YOLO模型部署到Flutter应用程序中，通过手机相机识别对象： - 创建新项目并设置您的环境： 在android/app/build.gradle中， ………………………………