YOLOv8摆设的4种差别摆设方式推理速度对比：pytorch、onnx、ncnn、tflite ...

1.模型转换

首先，我们将yolov8n.pt转换分别转换成onnx、ncnn、tflite格式模型，供后续使用差别模型摆设使用，进行速度对比测试。转换代码如下：

1. # 转onnx
2. yolo export model=yolov8n.pt format=onnx
4. # 转ncnn
5. yolo export model=yolov8n.pt format=ncnn
7. # 转tflite
8. yolo export model=yolov8n.pt format=tflite

复制代码

2. 模型摆设测试

首先，写一个可以测试摄像头与视频的测试脚本VideoTest.py，方便我们进行差别模型的测试。
2.1 pytorch 摆设方式

基于pytorch框架的原生yolov8.pt摆设测试，测试结果如下，检测视频的速度约为2帧/s。命令如下：
   ❝  python VideoTest.py --model=yolov8n.pt --source=1.mp4 --show=True
  

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