在本博客中，我们将探讨如何使用YOLOv8目标检测模型进行推理，包括图片，视频文件，摄像头实时检测，特别是ONNX在不同大小（YOLOv8n,YOLOv8x）的模型上进行的实验。我们还将讨论所需的环境配置，代码实现，以及如何展示推理结果。以下是进行目标检测的整体代码流程，包括模型加载、图像预处理、推理执行、后处理及结果展示的步骤。

基于Albumentations的图像增强，对yolo数据，生成增强后的图片以及标签。

使用 TensorRT python api 进行批量推理。

在本博客中，我们将探讨如何使用YOLOv8目标检测模型进行推理，包括图片，视频文件，摄像头实时检测，特别是ONNX在不同大小（YOLOv8n,YOLOv8x）的模型上进行的实验。我们还将讨论所需的环境配置，代码实现，以及如何展示推理结果。以下是进行目标检测的整体代码流程，包括模型加载、图像预处理、推理执行、后处理及结果展示的步骤。

ollama的安装和使用

Ollama的安装与使用

ollama将模型永远加载在显存里

本文详细描述了YOLOv8的预测过程，包括模型设置、资源配置、预处理（如图片缩放、格式转换和归一化）、单帧推理、nms算法应用以及后处理（如多框NMS和mask处理）。重点介绍了nms算法的工作原理和在YOLOv8中的实现。

准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。

使用 Crewai 和 Ollama 构建智能体(AI Agent)撰写博客文章