图形化编程，无需掌握文本编程基础即可完成机器视觉项目;支持Caffe2, PyTorch, MXNet，ML.NET，TensorRT 和 Microsoft CNTK等多种框架模型的调用并实现推理；支持Nvidia GPU、Intel等多种加速;集成了onnxRuntime加速推理引擎，实现CUDA，TensorRT加速

前面两篇文章介绍了OpenVINO工具包及具体的安装，今天我们一起来看一下，如何使用LabVIEW OpenVINO工具包实现YOLOv8的推理部署。其他yolo模型在LabVIEW中的部署可以查看专栏【深度学习：物体识别（目标检测）】

YOLOv8导出为onnx模型，YOLOv8在LabVIEW中的部署，实现实时目标检测！在CPU和GPU上实现加速

工欲善其事必先利其器，使用LabVIEW OpenVINO工具包之前，我们先来看看如何安装LabVIEW OpenVINO工具包，该工具包的相关介绍可查看博客：https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/130220080

Hello，大家好，这里是virobotics。之前有介绍YOLOv8在LabVIEW中实现目标检测，今天我们一起来看一下LabVIEW使用onnx工具包调用YOLOv8-Seg实现实例分割。

YOLOv8导出为onnx模型，YOLOv8在LabVIEW中的部署，实现实时目标检测！在CPU和GPU上实现加速

YOLOv8导出为onnx模型，YOLOv8在LabVIEW中的部署，实现实时目标检测！在CPU和GPU上实现加速

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Hello，大家好，这里是virobotics。之前有介绍YOLOv8在LabVIEW中实现目标检测，今天我们一起来看一下LabVIEW使用onnx工具包调用YOLOv8-Seg实现实例分割。