教你如何用两行代码搞定YOLOv8各种模型推理
前言
大家好，yolov8 框架本身提供的api函数是可以两行代码实现 yolov8 模型推理，这次我把这段代码封装成了一个类，只有40行代码左右，可以同时支持yolov8对象检测、实例分割、姿态评估模型的gpu与cpu上推理演示。
程序实现
使用pyqt5开发一个简单的yolov8 框架本身提供的api函数演示交互界面，支持从界面上选择模型文件、测试图像或者视频文件，点击开始推理 按钮就可以运行了，整个程序的界面如下：
yolov8框架支持的函数推理会自动识别模型的类型是对象检测、实例分割、姿态评估中哪一种，有gpu支持的情况下，默认会使用gpu推理。
推理运行在一个单独的pyqt线程中，通过信号与槽机制实现推理结果返回与更新。实现的线程代码如下：
class inferencethread(qtcore.qthread): fire_stats_signal = qtcore.pyqtsignal(dict) def __init__(self, settings): super(inferencethread, self).__init__() self.settings = settings self.detector = yolov8ptinference(settings) self.input_image = settings.input_image def run(self): if self.detector is none: return if self.input_image.endswith(.mp4): cap = cv.videocapture(self.input_image) while true: ret, frame = cap.read() if ret is true: self.detector.infer_image(frame) self.fire_stats_signal.emit({result: frame}) else: break else: frame = cv.imread(self.input_image) self.detector.infer_image(frame) self.fire_stats_signal.emit({result: frame}) self.fire_stats_signal.emit({done: done}) return直接通过pt模型推理的好处有两点，一个是不需要写部署代码了，二是精度不会在模型转化中有细微损失了。特别适合python开发者
对象检测 - 运行截图如下：
实例分割 - 运行截图如下：
姿态评估 - 运行截图如下：
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推理运行在一个单独的pyqt线程中，通过信号与槽机制实现推理结果返回与更新。实现的线程代码如下：
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