GDAL-3.4.3-cp38-cp38-win_amd64.whl下载地址：https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88541804。GDAL-2.4.1-cp38-cp38-win_amd64.whl下载地址：https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88541809。

pycocotools_windows-2.0.0.1-cp38-cp38-win_amd64.whl下载地址：https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88541991。pycocotools_windows-2.0.0.2-cp38-cp38-win_amd64.whl下载地址：https://download.csdn.net/downl

rknn_toolkit_lite2-2.0.0b0-cp311-cp311-linux_aarch64.whl下载地址：https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89061081。rknn_toolkit_lite2-2.0.0b0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl下载地址：https://download.csdn.n

PyOpenGL-3.1.6-cp310-cp310-win_amd64.whl下载地址：https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88541469。PyOpenGL-3.1.6-cp312-cp312-win-amd64.whl下载地址：https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88862

yolov8s.onnx模型（不提供pytorch模型，如需pytorch模型需要https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/140031636下载数据集自己训练）此外，基于YOLOv8的人员溺水检测告警监控系统还具备高度的灵活性和可扩展性，可根据实际需求进行定制化开发和部署，适用于各类水域场景的安全监控需求。（2）切换到自己安装的yolo

最后运行项目选择x64 Debug即可，由于初次运行可能报错，如果报错请查看https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135424751。（2）下载模型：https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.3.0/yolo11n.pt。（4）然后将yolo11.onnx模型

最后运行项目选择x64 Debug即可，由于初次运行可能报错，如果报错请查看blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135424751。（3）导出onnx模型：yolo export model=yolov12n.pt format=onnx dynamic=False opset=12。yolov12官方框架：github.com/sunsmarte

csdn博文YOLO改进系列：https://blog.csdn.net/fl1623863129/category_12975070.html?

TensorRT 8.6 GATensorRT 8.6 EA

验证：python3。